(supermind)振幅大于1、连续5年ROE＞15%、500日内至少2次涨停

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%,500日内至少2次涨停。

选股逻辑分析

该选股策略需要股票同时满足振幅大于1、连续5年ROE＞15%以及500日内至少2次涨停的条件才能进行选股。其中，振幅大于1可以挑选出一定的激进股票，而连续5年ROE＞15%则是选择一些具有优秀盈利能力的公司。500日内至少2次涨停则表明该股票具有较强的市场关注度和趋势性特征。

有何风险？

该选股逻辑可能存在以下风险：

过于依赖历史涨停等信息，难以反映出当下市场情况；
涨停股的选择可能存在一定的随机性，容易被一些短期利好消息所误导；
未考虑股票估值等重要信息，选出的股票可能没有投资价值。

如何优化？

为了缩小选股策略存在的风险，可以考虑以下优化：

增加技术指标进行选股，如RSI等；
增加指标，以评估股票的估值等信息；
优化涨停股票的选择条件，以尽量去除随机性。

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；
连续5年ROE＞15%；
在过去500日内至少有2次涨停；
具备安全边际、成交量等综合表现优秀。

同花顺指标公式代码参考

C1: IF(HIGH - LOW >= 1, 1, 0);
C2: IF((ROE(CLOSE, 5) > 15) AND (ROE(CLOSE, 4) > 15) AND (ROE(CLOSE, 3) > 15) AND (ROE(CLOSE, 2) > 15) AND (ROE(CLOSE, 1) > 15), 1, 0);
C3: IF(COUNT(IF(CLOSE = REF(MAX(CLOSE, 1), 1), 1, 0), 500) >= 2, 1, 0);
SELECTOR: C1 * C2 * C3;
RESULT: SELECTOR;

python代码参考

import pandas as pd
import talib

df = pd.read_csv('your_data.csv', index_col='date')
df['k'], df['d'], df['macd'] = talib.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
df['up_limit'] = (df['close'] == df['close'].shift(1).rolling(window=1).max()) * 1
df.dropna(inplace=True)

C1 = np.where(df['high'] - df['low'] >= 1, 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['up_limit'].rolling(window=500).sum() >= 2, 1, 0)

selector = C1 * C2 * C3
result = df[selector == 1].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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