(supermind量化-)振幅大于1、2019分红比例＞25%、k小于20

问财量化选股策略逻辑

本选股策略选取满足振幅大于1、2019年分红比例大于25%、K线小于20的企业作为投资标的。

选股逻辑分析

本选股策略主要考虑了三个因素：波动性、股息收益率、技术面指标。振幅大于1表示股票价格波动率较大，可以考虑在波动市场中适当介入，增加收益机会。2019年分红比例大于25%表示该公司分红较为慷慨，具有较高的股息收益率，更加适合喜欢收益稳定且分红丰厚的投资者。K线小于20表示该股票处于超卖状态，可以考虑进入。

有何风险？

本选股策略可能会受到市场情绪波动、技术指标误判等因素的影响，同时可能会忽略一些重要的公司基本面信息，如财务指标、管理层、市场竞争、发展前景等。

如何优化？

本选股策略可以加入其他技术和基本面指标，如MACD、RSI、PE、PEG等。同时，可以采用多因子选股的方式，选取经过优化后的复合因子，增强选股策略的有效性。

最终的选股逻辑

本选股策略选取满足以下条件的股票：

振幅大于1；
2019年分红比例大于25%；
K线小于20。

同花顺指标公式代码参考

振幅公式：

AVG(MAX(MAX(HIGH-LOW,ABS(HIGH-REF(CLOSE,1))),ABS(REF(CLOSE,1)-LOW)),N)

K线公式：

VOL*IF(CLOSE>REF(CLOSE,1),((CLOSE-LOW)/(HIGH-LOW))*100,(IF(CLOSE=REF(CLOSE,1),HIGH/REF(HIGH,1)*100,((HIGH-CLOSE)/(HIGH-LOW))*100)))

python代码参考

import tushare as ts

# 获取所有 A 股列表
def get_all_stock():
    all_stock = ts.get_stock_basics()
    return all_stock

# 选取满足条件的股票
def select_stock(market='sh'):
    selected_stocks = []
    all_stocks = get_all_stock()
    for stock in all_stocks.index:
        if all_stocks.loc[stock, 'name'][0] == '*':
            continue       
        if all_stocks.loc[stock, 'outstanding'] * all_stocks.loc[stock, 'price'] > 1000:
            continue               
        if all_stocks.loc[stock, 'pb'] > 3:
            continue           
        if all_stocks.loc[stock, 'pe'] > 50:
            continue   
        if all_stocks.loc[stock, 'k'] > 20:
            continue
        selected_stocks.append(stock)        
    return selected_stocks

print(select_stock(market='sh'))

以上代码仅供参考，实现方法会因投资人情况和市场环境而异。

    ## 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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