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%,开盘价在十日线左右。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要采用技术指标和财务指标相结合，其中振幅大于1可以反映出股票波动性较大，ROE＞15%则体现了公司的稳健盈利能力，开盘价在十日线左右则能够对股价的趋势走势做出参考预测。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 十日线并不能完全反映出股票的真实趋势；
- 只侧重于一些基础财务指标，可能会忽略某些特殊企业；
- 盲目追求高ROE的企业数量比较有限。
如何优化？
为了减少风险，可以尝试以下优化：
- 可以增加其他基本面指标，如市盈率、市净率等；
- 可以换成用十日线和二十日线的相对关系来选择股票；
- 可以加入技术指标的组合，比如KD指标等。
最终的选股逻辑
根据以上分析和优化，我们可以得到以下完善的选股逻辑：
- 选择振幅大于1的股票；
- 选择连续5年ROE＞15%的稳健盈利企业；
- 选择开盘价在十日线和二十日线之间的股票；
- 选择组合技术指标，如KD等。
同花顺指标公式代码参考
C1: IF((HIGH - LOW >= 1) AND ('其他波动性指标'), 1, 0);
C2: IF(ROE(CLOSE, 5) > 15, 1, 0);
C3: IF(CLOSE > REF(MA(CLOSE, 10), 1), 1, 0);
C4: IF(CLOSE < REF(MA(CLOSE, 20), 1), 1, 0);
SELECTOR: C1 * C2 * C3 * C4;
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) & ('其他波动性指标'), 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['open'] > df['close'].rolling(10).mean().shift(1), 1, 0)
C4 = np.where(df['open'] < df['close'].rolling(20).mean().shift(1), 1, 0)
selector = C1 * C2 * C3 * C4
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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