(supermind)振幅大于1、连续5年ROE＞15%、价格＜12

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%,价格＜12。

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%以及价格＜12的条件才能进行选股。振幅大于1可以挑选出一定的激进股票，连续5年ROE＞15%则选择具有优秀盈利能力的公司，价格＜12则优先选择估值较为低廉的股票。

有何风险？

该选股逻辑可能存在以下风险：

价格低廉的股票不一定存在价值投资机会；
单纯依靠市值指标选择股票容易忽略公司的基本面；
盲目追求股价涨幅可能会导致选出高风险股票。

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：

综合考虑公司的基本面、行业特征和市场环境综合选择；
附加估值分析、财务分析等多方面选股条件；
考虑对所选股票进行技术分析，避免高风险股票的选出。

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%；
价格＜12，并附加估值分析、财务分析、行业分析等多项策略；
具备安全边际、基本面表现优秀等其它策略。

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(CLOSE < 12, 1, 0);
SELECTOR: C1 * C2 * C3;
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)

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['close'] < 12, 1, 0)

selector = C1 * C2 * C3
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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