(supermind)振幅大于1、连续5年ROE＞15%、集中度70_20%

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%,集中度70<20%。

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%以及集中度70<20%的条件才能进行选股。其中，ROE和集中度指标可以衡量公司的经营能力和市场地位，振幅则反映了股票的波动性。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：

集中度指标是通过对股票持仓的统计得出，可能导致统计数据的不准确，影响选股结果；
振幅指标可能会选择一些高波动性的股票，使投资组合的波动性增加，增加了风险；
连续5年ROE指标可能会忽略公司经营的周期性波动，而且一些行业公司ROE低于15%也可能是正常情况。

如何优化？

为了减小风险，可以尝试以下优化：

在振幅指标基础上，加入其他波动性指标，如波动率等，进行综合考虑；
在集中度指标基础上，加入其他衡量市场地位和公司经营能力的指标，如市占率、资产利润率等；
选择多个ROE指标，进行综合评估，而不是仅考虑连续5年ROE指标。
根据行业特点和市场趋势，调整各指标的阈值，以适应不同行业和市场。

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,波动率较低；
连续ROE指标良好，市场地位稳固，集中度适中；
具备公司盈利能力稳定和持续性，规模具备较好的增长前景；
根据各行业特点和市场趋势，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('市场地位和公司经营能力指标', 1, 0);
C3: IF(ROE(CLOSE, 5) > 15, 1, 0);
C4: IF(ROE(CLOSE, 4) > 15, 1, 0);
C5: IF(ROE(CLOSE, 3) > 15, 1, 0);
C6: IF(ROE(CLOSE, 2) > 15, 1, 0);
C7: IF(ROE(CLOSE, 1) > 15, 1, 0);
C8: IF((CONCENTRATION() > 20) AND (CONCENTRATION() < 70), 1, 0);
SELECTOR: C1 * C2 * (C3 + C4 + C5 + C6 + C7) * C8;
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)

C2 = np.where(('市场地位和公司经营能力指标'), 1, 0)

def check_roe(x):
    return (x > 0.15).all()

C3 = np.where(df.groupby('code')['roe'].apply(check_roe), 1, 0)
C4 = np.where(df.groupby('code')['roe'].apply(check_roe, n=4), 1, 0)
C5 = np.where(df.groupby('code')['roe'].apply(check_roe, n=3), 1, 0)
C6 = np.where(df.groupby('code')['roe'].apply(check_roe, n=2), 1, 0)
C7 = np.where(df.groupby('code')['roe'].apply(check_roe, n=1), 1, 0)

C8 = np.where(np.logical_and(df['concentration'] > 20, df['concentration'] < 70), 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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