(supermind)振幅大于1、连续5年ROE＞15%、昨日主力控盘

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%,昨日主力控盘。

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%以及昨日主力控盘的条件才能进行选股。其中，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。昨日主力控盘则表明该股票可能会在未来一段时间内有上涨的趋势。

有何风险？

该选股逻辑可能存在以下风险：

过于依赖昨日主力控盘等短期信息，难以反映出长期基本面表现；
主力控盘操作存在一定的随机性，容易受到短期政策变化等因素的影响；
忽视其他市场因素，选择出的股票可能缺乏趋势性。

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：

增加基本面指标进行选股，如财务数据等；
选择长期表现优秀的股票；
综合考虑多项市场因素进行选股。

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%；
以一段时间内的总主力流入量来衡量昨日主力控盘；
具备安全边际、成交量等综合表现优秀。

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(MA(DIFF(VPT, 1) / CLOSE, 5) > 0, 1, 0);
SELECTOR: C1 * C2 * C3;
RESULT: SELECTOR;

python代码参考

import pandas as pd
import talib

df = pd.read_csv('your_data.csv', index_col='date')
df['k'], df['d'], df['macd'] = talib.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
df['vpt'] = (df['volume'] * (df['close'] - df['open'])) / df['close'].shift(1)
df['vpt_ma5'] = df['vpt'].rolling(window=5).mean()
df['control_yesterday'] = (df['vpt'] / df['close']) > df['vpt_ma5']
df.dropna(inplace=True)

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['control_yesterday'], 1, 0)

selector = C1 * C2 * C3
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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