问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、量比大于1.5、量比小于6、连续5年ROE＞15%的股票。
选股逻辑分析
- 振幅大于1、量比大于1.5、量比小于6可以筛选出成交活跃但不过度的股票，同时考虑了波动因素。
- 连续5年ROE＞15%可以过滤出具有较高盈利能力、成长性较好的潜力股票。
- 该逻辑对公司的财务健康程度有较高要求，筛选出的股票具有一定的稳定性和成长性。
- 缺乏对宏观经济、行业发展及流动性等因素的考虑，需要结合市场风险因素进行投资。
有何风险？
- ROE仅考虑了历史财务数据，未考虑公司未来发展前景，具有一定局限性。
- 宏观经济、行业发展及流动性等因素的影响可能导致筛选出的股票机会不稳定。
- 振幅指标较为基础，未考虑各种风险因素，需要加强风险控制及定期调整。
如何优化？
- 结合宏观经济、行业发展趋势以及流动性等因素进行综合筛选，明确股票的价值成长空间。
- 根据不同市场环境和阶段调整选股策略的参数和指标，提高策略的准确性和稳定性。
- 结合财务指标、市盈率等基本面分析方法，综合考虑股票的内在价值和风险因素。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1、量比大于1.5、量比小于6、连续5年ROE＞15%的股票。
同花顺指标公式代码参考
(HIGH-LOW)/LOW >= 0.01 AND
VOL/VOL_MA5 >= 1.5 AND
VOL/VOL_MA5 <= 6 AND
COUNT(
FV('ROE',4)/100>=0.15
AND FV('ROE',3)/100>=0.15
AND FV('ROE',2)/100>=0.15
AND FV('ROE',1)/100>=0.15
AND ROE/100>=0.15,5)>=5
python代码参考
import akshare as ak
def select():
data = ak.stock_zh_a_daily_hfq()
selected = []
for code in data['symbol'].unique():
code_data = data[data['symbol']==code]
if (code_data['high']-code_data['low'])/code_data['low'] >= 0.01 \
and code_data['volume'].mean()/ak.stock_em_yjbb(symbol=code)['总股本'] <= 6 \
and code_data['volume'].mean()/ak.stock_em_yjbb(symbol=code)['总股本'] >= 1.5 \
and ak.stock_financial_analysis_indicator(stock=code)['roe'][0:5].mean() >= 0.15:
selected.append(code)
return selected
## 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？
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