(supermind)振幅大于1、连续5年ROE＞15%、未清偿可转债简称不可为空

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%,未清偿可转债简称不可为空。

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%和未清偿可转债简称不可为空的条件才能进行选股。相对于第一个策略，本策略在财务数据和市场情况方面退一步，主要关注于转债和股票的关系。转债是股票的重要衍生品，关注转债的市场情况对于股票选股也具有一定参考价值。但与此同时，转债市场本身存在相当大的风险，需要谨慎处理。

有何风险？

该选股逻辑可能存在以下风险：

转债市场本身存在一定风险，如利率风险、信用风险、流动性风险等，需要在选股时谨慎处理；
转债市场与股票市场之间存在较为紧密的联系，但二者走势并不总是完全相关的；
选股逻辑本身仍过于简单，忽略了其他重要指标和因素，可能会影响选股效果。

如何优化？

为了减小风险，可以尝试以下优化：

在转债指标的基础上，加入其他指标，如财务数据、市值、流通股本等，并建立多维度评估模型；
关注转债和股票市场的波动特征，对指标进行进一步筛选和优化；
考虑加入风控措施，如设置止损指标。

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：

振幅大于1，波动性适中；
连续ROE指标较好，标志着公司经营能力稳定；
不可为空的未清偿可转债简称，反映公司的融资能力和市场情况；
在选股逻辑中加入风控措施，如止损指标等。

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(ROE(CLOSE, 4) > 15, 1, 0);
C4: IF(ROE(CLOSE, 3) > 15, 1, 0);
C5: IF(ROE(CLOSE, 2) > 15, 1, 0);
C6: IF(ROE(CLOSE, 1) > 15, 1, 0);
C7: IF(LEN('未清偿可转债简称') > 0, 1, 0);
SELECTOR: C1 * (C2 + C3 + C4 + C5 + C6) * C7;
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.groupby('code')['roe'].apply(check_roe, n=4), 1, 0)
C4 = np.where(df.groupby('code')['roe'].apply(check_roe, n=3), 1, 0)
C5 = np.where(df.groupby('code')['roe'].apply(check_roe, n=2), 1, 0)
C6 = np.where(df.groupby('code')['roe'].apply(check_roe, n=1), 1, 0)

C7 = np.where(df['convertible_bond_short_name'].notnull(), 1, 0)

selector = C1 * (C2 + C3 + C4 + C5 + C6) * C7
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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