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%,机构抄底。
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%、机构抄底的条件。通过加入机构抄底的条件，该策略可以更好地反映机构投资者对于股票的看好程度，提高选股的可靠性。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 机构抄底的时间可能不准确，导致选股结果不准确；
- 未考虑其他技术指标的影响，可能忽略了其他重要的选股因素；
- 未对机构抄底的信号进行验证，可能存在误判。
如何优化？
为了减少选股策略存在的风险，可以考虑以下优化：
- 采用更加可靠和准确的机构抄底指标，如机构持股比例、机构持股数量等；
- 加入其他技术指标进行筛选，如MACD、KDJ、均线等；
- 考虑机构抄底信号的验证和预测准确率。
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%；
- 机构持股数量大于等于10万股。
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(INSTITUTIONS_HOLD_VOLUME >= 100000, 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['institutions_hold_volume'] >= 100000, 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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