(supermind)振幅大于1、连续5年ROE＞15%、饮料酒进出口_

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%,饮料酒进出口。

选股逻辑分析

该选股逻辑结合了技术面和基本面等多重因素，先筛选出有一定波动的股票，再考虑其基本面，要求连续5年ROE＞15%，同时关注饮料酒的特殊行业属性。

有何风险？

该选股策略可能存在以下风险：

1. 饮料酒进出口作为特殊行业属性，可能存在政策风险；
2. ROE＞15%不能保证其未来业绩的可持续性；
3. 振幅等技术指标是短期内的表现，存在过于短视的风险。

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：

1. 建立更完善的行业评级标准，细化饮料酒与其他食品行业；
2. 加强基本面指标对公司治理的评估；
3. 结合多因子模型综合考虑。

最终的选股逻辑

综上所述，我们可以优化出以下选股逻辑：

1. 振幅>=1；
2. 连续5年ROE＞15%;
3. 行业属性：饮料酒进出口。

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: SELECT INDUSTRY::IND100_2012 INTO A FROM INDUSTRY WHERE INDUSTRY.SECURITY_CODE = A.SECURITY_CODE AND INDUSTRY.IND_NAME LIKE '%饮料酒%';
SELECTOR: C1 * C2 * C3;
RESULT: SELECTOR;

python代码参考

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_data.csv', index_col='date')
industry_df = pd.read_csv('your_industry_data.csv', index_col='date')

C1 = np.where(df['high'] - df['low'] >= 1, 1, 0)
C2 = np.where(
    df.groupby('code')['roe'].apply(lambda x: (x > 0.15).all()), 1, 0)
indus = industry_df[industry_df['ind_name'].str.contains('饮料酒')].index.tolist()
C3 = np.where(df.index.isin(indus), 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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