问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,连续5年ROE＞15%,10天内涨停天数大于2。
选股逻辑分析
该选股策略需要股票满足振幅大于1、连续5年ROE＞15%以及10天内涨停天数大于2的条件才能进行选股。其中，ROE可以衡量公司的经营能力，涨停天数和振幅则反映了市场对该股票的热情程度和风险程度。这些指标均是选股的重要因素，但是同时适用于所有行业和市场，并不能完全反映出其特点。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 市场风险高，过于追求热门股，容易错过质量好但是被忽略的个股；
- 选股逻辑过于简单，忽略了其他重要指标和因素，可能会影响选股效果。
如何优化？
为了减小风险，可以尝试以下优化：
- 在涨停天数指标基础上，加入涨幅、换手率等指标，进行综合考虑；
- 根据不同行业和市场的特点，灵活调整ROE和涨停天数指标的阈值；
- 加入其他关键指标，如市值、财务数据、资金流向等，进行综合评估。
最终的选股逻辑
基于以上分析和优化，我们可以得到以下完善的选股逻辑：
- 振幅大于1，波动性适中；
- 连续ROE指标较好，标志着公司经营能力稳定；
- 具备一定的市场热门程度和风险特点，但同时需要考虑股票基本面；
- 根据各行业特点和市场情况灵活调整各指标的阈值。
同花顺指标公式代码参考
C1: IF((HIGH - LOW >= 1) AND ('其他波动性指标'), 1, 0);
C2: IF(ROE(CLOSE, 5) > 15, 1, 0);
C3: IF(ROE(CLOSE, 4) > 15, 1, 0);
C4: IF(ROE(CLOSE, 3) > 15, 1, 0);
C5: IF(ROE(CLOSE, 2) > 15, 1, 0);
C6: IF(ROE(CLOSE, 1) > 15, 1, 0);
C7: IF(COUNT(IF(CLOSE/REF(CLOSE,1)-1 >= 0.095, 1, 0), 10) >= 2, 1, 0);
SELECTOR: C1 * (C2 + C3 + C4 + C5 + C6) * C7;
RESULT: SELECTOR;
python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('your_data.csv', index_col='date')
C1 = np.where((df['high'] - df['low'] >= 1) & ('其他波动性指标'), 1, 0)
def check_roe(x):
return (x > 0.15).all()
C2 = np.where(df.groupby('code')['roe'].apply(check_roe), 1, 0)
C3 = np.where(df.groupby('code')['roe'].apply(check_roe, n=4), 1, 0)
C4 = np.where(df.groupby('code')['roe'].apply(check_roe, n=3), 1, 0)
C5 = np.where(df.groupby('code')['roe'].apply(check_roe, n=2), 1, 0)
C6 = np.where(df.groupby('code')['roe'].apply(check_roe, n=1), 1, 0)
C7 = np.where(df['close'].pct_change().rolling(window=10).apply(lambda x: (x >= 0.095).sum()) >= 2, 1, 0)
selector = C1 * (C2 + C3 + C4 + C5 + C6) * C7
result = df[selector == 1].sort_values('mc', ascending=False).index.tolist()
## 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？
点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
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