(supermind)振幅大于1、连续5年ROE＞15%、kdj（k）增长值_

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%,kdj（k）增长值。

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%、kdj（k）增长值。该逻辑结合了技术面和基本面的因素，并考虑了股票价格和市场情绪等因素对选股产生的影响。

有何风险？

该选股逻辑可能存在以下风险：

1. 过分强调技术面指标，未考虑公司基本面因素，可能造成代表公司实际价值的高质股票被忽略；
2. 仅考虑kdj（k）的增长值，未能将其与kdj（d）和kdj（j）等指标结合起来分析，可能出现选错优质股票的情况；
3. 数据来源可能存在误差，导致选股结果不准确。

如何优化？

为了减少选股策略存在的风险，可以考虑以下优化：

1. 引入更多技术指标和基本面指标进行选择；
2. 优化kdj指标，结合其他指标综合判断股票的买入和卖出时机；
3. 对选股策略进行动态调整，结合市场走势、政策等多个因素进行综合判断，抓住投资机会。

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：

1. 振幅>=1；
2. 连续5年ROE＞15%;
3. kdj（k）增长值；
4. 流通市值在50-100亿之间；
5. 市净率小于3倍；

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(KDJ_GROWTH(KDJPERIOD, 1) >= 0, 1, 0);
C4: IF((MARKET_CAP >= 5000000000) AND (MARKET_CAP <= 10000000000), 1, 0);
C5: IF(PB <= 3, 1, 0);
SELECTOR: C1 * C2 * C3 * C4 * C5;
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, 1, 0)
C2 = np.where(
    df.groupby('code')['roe'].apply(lambda x: (x > 0.15).all()), 1, 0)
C3 = np.where(df.apply(lambda x: ta.KDJ(x['high'], x['low'], x['close'], 9, 3, 3)[0][-1] > ta.KDJ(x['high'], x['low'], x['close'], 9, 3, 3)[0][-2], axis=1), 1, 0)
C4 = np.where((df['market_cap'] >= 5000000000) & (df['market_cap'] <= 10000000000), 1, 0)
C5 = np.where(df['pb'] <= 3, 1, 0)

selector = C1 * C2 * C3 * C4 * C5
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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