(supermind)振幅大于1、流通盘小于等于55亿股、2021年营收除2018年营收大

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1、流通盘小于等于55亿股、2021年营收/2018年营收大于1.1的股票。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1可以筛选出波动较大但有短期交易潜力的股票。
2. 流通盘小于等于55亿股可以筛选出小盘股，小盘股可能具有较高的风险和回报。
3. 营收比2018年同期增加1.1倍的公司，意味着公司具有较强的盈利能力和未来发展潜力。

有何风险？

1. 选股逻辑过于简单，忽视其他基本面和市场环境等因素。
2. 公司过于依赖营收增长而忽略利润增长或股价合理性的问题。

如何优化？

1. 可以结合其他指标来筛选优质股票，如市盈率、市净率等价值投资的相关指标。
2. 可以对营收增长的绝对值和相对值进行分析，以减少营收增长率异常高的股票的干扰。
3. 综合考虑财务报表和公司业绩等因素进行分析，以确保股票的有效性和投资价值。

最终的选股逻辑

选股逻辑为振幅大于1、流通盘小于等于55亿股、2021年营收/2018年营收大于1.1的股票，综合考虑其他基本面指标和市场环境等因素进行分析。

同花顺指标公式代码参考

# 计算振幅
high = REF(HIGH, 1)
low = REF(LOW, 1)
close = REF(CLOSE, 1)
amplitude = 100 * (high - low) / close
picks_amplitude = IF(amplitude > 1, 1, 0)

# 计算流通盘
free_share = FREE_SHARE
picks_free_share = IF(free_share <= 5500000000, 1, 0)

# 计算营收增长率
revenue_2018 = IMPORT('ANNUAL_INCOME_STATEMENT', 'revenue').iloc[-1]
revenue_2021 = IMPORT('ANNUAL_INCOME_STATEMENT', 'revenue').iloc[0]
revenue_incr_rate = revenue_2021 / revenue_2018
picks_revenue = IF(revenue_incr_rate > 1.1, 1, 0)

# 取交集
picks = picks_amplitude * picks_free_share * picks_revenue
picks_final = IF(picks, CODE, 0)

Python代码参考

# 计算振幅
high = df['high']
low = df['low']
close = df['close']
amplitude = 100 * (high - low) / close
picks_amplitude = df[amplitude > 1].index.tolist()

# 计算流通盘
free_share = df['free_share']
picks_free_share = df[free_share <= 5500000000].index.tolist()

# 计算营收增长率
revenue_2018 = df.loc['ANNUAL_INCOME_STATEMENT', 'revenue'].iloc[-1]
revenue_2021 = df.loc['ANNUAL_INCOME_STATEMENT', 'revenue'].iloc[0]
revenue_incr_rate = revenue_2021 / revenue_2018
picks_revenue = df[revenue_incr_rate > 1.1].index.tolist()

# 取交集
picks = list(set(picks_amplitude).intersection(set(picks_free_share)).intersection(set(picks_revenue)))

    ## 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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