(supermind)振幅大于1、开盘价在十日线左右、连续5年ROE＞15%_

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1，开盘价在十日均线左右，连续5年ROE＞15%。该策略旨在挑选出具有较稳健财务表现的股票标的，同时保证股票市场表现相对稳定。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明该股票波动较大，有高收益的可能性；
2. 开盘价在十日均线左右说明该股票的市场态势相对稳定；
3. 连续5年ROE＞15%说明该股票具备较好的盈利能力，有望获得较高收益。

有何风险？

1. 这个指标可能会忽略企业的其他财务因素；
2. ROE水平未必能够代表股票市场表现；
3. 该策略可能会存在较大的价值投资偏好风险。

如何优化？

1. 与其他财务指标和基本面相结合使用，综合考虑企业的整体财务健康状况；
2. 根据行业的发展趋势进行分析，针对行业特点适当调整筛选指标；
3. 参考专业机构的投资建议，获取更加全面和专业的分析。

最终的选股逻辑

选股逻辑为振幅大于1，开盘价在十日均线左右，连续5年ROE＞15%。在筛选时需要综合考虑多重因素，以降低风险并提高准确性。

同花顺指标公式代码参考

# 计算振幅
high = REF(HIGH, 1);
low = REF(LOW, 1);
close = REF(CLOSE, 1);
amp = 100 * (high - low) / close;
picks_amplitude = IF(amp > 1, 1, 0);

# 计算十日平均线
ma10 = MA(CLOSE, 10);
picks_ma10 = IF((OPEN > ma10 * 0.95) & (OPEN < ma10 * 1.05), 1, 0);

# 连续5年ROE＞15%
roe1 = ROE;
roe2 = REF(ROE1, 1);
roe3 = REF(ROE2, 1);
roe4 = REF(ROE3, 1);
roe5 = REF(ROE4, 1);
picks_roe = IF((roe1 > 15) & (roe2 > 15) & (roe3 > 15) & (roe4 > 15) & (roe5 > 15), 1, 0);

# 输出选股结果
picks_stock = picks_amplitude * picks_ma10 * picks_roe;
WriteIf(picks_stock, picks_stock, 0);

Python代码参考

# 计算振幅
df['amplitude'] = 100 * (df['high'] - df['low']) / df['close']
picks_amplitude = set(df[df['amplitude'] > 1]['ts_code'].tolist())

# 计算十日平均线
ma10 = df['close'].rolling(10).mean()
df['picks_ma10'] = ((df['open'] > ma10*0.95) & (df['open'] < ma10*1.05)).apply(lambda x: True if x else False)

# 连续5年ROE＞15%
df['roe1'] = df.groupby('ts_code')['roe'].shift(0)
df['roe2'] = df.groupby('ts_code')['roe'].shift(1)
df['roe3'] = df.groupby('ts_code')['roe'].shift(2)
df['roe4'] = df.groupby('ts_code')['roe'].shift(3)
df['roe5'] = df.groupby('ts_code')['roe'].shift(4)
df['picks_roe'] = ((df['roe1'] > 15) & (df['roe2'] > 15) & (df['roe3'] > 15) & (df['roe4'] > 15) & (df['roe5'] > 15)).apply(lambda x: True if x else False)

# 输出选股结果
picks_stock = set(df[df['picks_ma10'] & df['picks_roe']]['ts_code'].tolist()) & picks_amplitude
print(picks_stock)

    ## 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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