问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10,饮料酒进出口。
选股逻辑分析
该选股策略除了考虑波动较大、近期趋势较强的股票之外，还加入了基本面因素——饮料酒进出口。该行业有较高的盈利和稳定的增长，选出该行业的股票有一定合理性，但同时也有一定的限制和缺陷。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：
- 市场行情对于该行业的股票影响较大，如果整个行业出现下滑趋势，即便是符合条件的股票也难以获得较高收益。
- 该选股逻辑只考虑了单一基本面因素，使得选出的股票范围较窄，容易错过其他表现良好的股票。
- 该选股逻辑的基本面因素难以定量化评估，也有可能导致选入的股票不符合预期。
如何优化？
为了提高该选股逻辑的效率和筛选能力，我们建议增加以下考虑：
- 除了饮料酒进出口之外，可以加入其他有良好增长前景、盈利水平高的行业因素，更全面地考虑基本面因素。
- 在基本面的选股因素之外，继续融入技术指标等其他因素，进行全方位的多角度考虑。
- 根据当前市场整体行情进行调整，适当降低基本面因素的比重，增加其他因素的考虑。
最终的选股逻辑
综合以上考虑，我们建议选股逻辑如下：
- 振幅大于1。
- 近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10。
- 结合技术指标和其他基本面因素如行业、财务等进行多角度考虑。
- 根据当前市场整体行情进行调整，适当增加其他因素的考虑。
同花顺指标公式代码参考
C1 = IF(HIGH-LOW > ATR(CLOSE,20), 1, 0);
C2 = IF(HIGH-REF(HIGH, 1) > 0 AND HIGH-HIGHEST(HIGH,25)=0,1,0);
C3 = // 结合技术指标的选股策略
C4 = // 结合基本面因素的选股策略
SELECTOR = C1*C2*C3*C4;
RESULT = SORT_RANK(SELECTOR, ASCEND(SEARCH_RANK()));
python代码参考
df = pd.read_csv('your_data.csv', index_col='date')
C1 = np.where(df['high'] - df['low'] > ta.atr(), 1, 0)
C2 = np.where((df['high'] - df['high'].shift(1) > 0) & (df['high'] == df['high'].rolling(window=25).max()), 1, 0)
C3 = // 结合技术指标的选股策略
C4 = // 结合基本面因素的选股策略
selector = C1 * C2 * C3 * C4
result = np.argsort(np.argsort(selector))
## 如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
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