(supermind)振幅大于1、连续5年ROE＞15%、酷特智能早晨之星

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%,酷特智能早晨之星。

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%以及出现酷特智能早晨之星的条件才能进行选股。其中，ROE可以衡量公司的经营能力，振幅反映了该股票的波动性，酷特智能早晨之星则是一种技术分析指标，其认为当股票出现三根K线组成的形态时，表示市场情绪可能发生改变。三根K线的形态分别为第一天阳线、第二天小幅下跌的十字星、第三天大幅上涨的阳线。这些指标均是选股的重要因素，但是同时适用于所有行业和市场，并不能完全反映出其特点。

有何风险？

该选股逻辑可能存在以下风险：

市场风险高，过于追求热门股，容易错过质量好但是被忽略的个股；
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，酷特智能早晨之星并不能提供足够的准确性和可靠性。

如何优化？

为了减小风险，可以尝试以下优化：

在ROE指标和波动性指标的基础上，加入其他指标，如财务数据、市值、资金流向等，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，但是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；
设置不同行业和市场的阈值，根据特定市场的特点进行加权评估，以达到更科学的选股效果。

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；
酷特智能早晨之星为强烈买入信号，反映市场情绪可能发生改变；
根据各行业特点和市场情况灵活调整各指标的阈值。

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(KTECH_STAR(CLOSE) == 1, 1, 0);
SELECTOR: C1 * (C2 + C3 + C4 + C5 + C6) * C7;
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['ktech_star'] == 1, 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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