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%,现量大于1万手,高开。
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%、现量大于1万手和高开的条件才能进行选股。振幅和现量是从技术面角度考虑的，而ROE和高开则反映了公司的质量和市场情况。这些指标结合起来，代表了从多个方面筛选出优质个股的思路，较为全面，但仍有短板。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 选股逻辑过于简单，忽略了其他重要指标和因素，可能会影响选股效果；
- 技术分析存在主观性和不确定性，高开指标可能被市场情绪和机构操作所影响；
- 存在市场波动风险，而选股逻辑本身并不能完全解决这些风险。
如何优化？
为了减小风险，可以尝试以下优化：
- 在现量和振幅指标的基础上，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；
- 技术分析虽然不能完全代表市场情况，但可以结合其他技术指标和基本面分析增加选股逻辑的准确性和细节性；
- 考虑在选股逻辑中加入一些风控措施，如加入一些止损指标、设置仓位上限等。
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，波动性适中；
- 连续ROE指标较好，标志着公司经营能力稳定；
- 现量大于一定值，体现出市场的参与度；
- 高开，标志着市场情绪可能较为乐观；
- 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(VOL() >= 10000, 1, 0);
C8: IF(OPEN() > LOW(), 1, 0);
SELECTOR: C1 * (C2 + C3 + C4 + C5 + C6) * C7 * C8;
RESULT: SELECTOR;
python代码参考
import pandas as pd
import talib
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['vol'] >= 10000, 1, 0)
C8 = np.where(df['open'] > df['low'], 1, 0)
selector = C1 * (C2 + C3 + C4 + C5 + C6) * C7 * C8
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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