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%,今日最低价小于昨日最低价。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了技术面和基本面,旨在筛选出技术面较好而内部盈利能力稳健的低价股票。在技术面上,选择振幅大于1且今日最低价小于昨日最低价的股票,用技术指标来衡量股票的波动情况。在基本面上,选择连续5年ROE>15%的盈利能力较强的企业,以保证内部盈利能力较好,同时,稳健的盈利能力也更有可能引起市场关注和青睐。
有何风险?
该选股逻辑可能存在以下风险:
- 单一指标不能完全反映企业的复杂情况,对其他基本面指标或者市场情况的变化可能无法充分反应;
- 对于低价股票,更容易受到市场情绪波动等因素的影响,不能完全反映企业内在价值;
- 投资者可能过度关注短期波动,忽略企业的长期发展趋势和内在价值;
- 自动化选股可能忽略了个股特质、行业特点等因素,导致选股结果不尽如人意。
如何优化?
为了降低风险并优化选股策略,可以尝试以下优化:
- 应用更多更准确的技术指标来反映股票价格的波动性,如KDJ指标、RSI指标等;
- 加入其他基本面指标,如市盈率、股息率、净利润率等,以综合考虑企业状况;
- 基于长期投资思路进行选股,关注企业的内在价值而非短期波动;
- 综合考虑个股特质、行业特点等因素;
- 可以加入其他技术指标,并对技术指标进行更准确的计算,以获得更准确的参考值。
最终的选股逻辑
根据以上分析和优化,可以得到以下完善的选股逻辑:
- 挑选振幅大于1且今日最低价小于昨日最低价的股票,用KDJ指标、RSI指标等技术指标来验证波动性;
- 挑选连续5年ROE>15%的稳健盈利企业,并加入其他基本面指标,如市盈率、股息率、净利润率等;
- 基于长期投资的思路进行选股,注重企业的内在价值而非短期波动;
- 综合考虑个股特质、行业特点等因素;
- 坚持风险管理措施,如止盈、止损等。
同花顺指标公式代码参考
C1: IF((HIGH-LOW>=1) AND (REFER(HIGH,1)<REFER(LOW,1)), 1, 0);
C2: IF(ROE(CLOSE,5)>15, 1, 0);
SELECTOR: C1 * C2;
RESULT: SELECTOR;
python代码参考
import pandas as pd
from tqsdk import TqApi
api = TqApi()
klines = api.get_kline_serial("SHFE.rb2101", 24 * 60 * 60, data_length=300)
df = pd.DataFrame(klines)
C1 = (df['high'] - df['low'] >= 1) & (df['high'].shift(1) < df['low'].shift(1))
def check_roe(x):
return (x > 0.15).all()
C2 = df.groupby('contract.symbol')['roe'].apply(check_roe)
selector = (C1 & C2).astype(int)
result = df[selector == 1].sort_values('amount', 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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