(supermind量化-)振幅大于1、2019分红比例＞25%、规模2亿以上

问财量化选股策略逻辑

选取振幅大于1、2019年度分红比例大于25%、企业规模在2亿以上的股票作为选股对象。

选股逻辑分析

该选股策略除了考虑股票波动性和基本面因素外，增加了企业规模的限制，筛选出相对规模较大的公司。

有何风险？

规模虽然是企业发展的重要指标，但并不能代表企业的投资价值，同时选股策略的范围也需要谨慎调整。

如何优化？

可以综合考虑其他财务数据、行业热度、宏观经济指标等因素，加入更为精细化的企业规模限制和选股策略的优化。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、2019年度分红比例大于25%、企业规模在2亿以上的股票作为选股对象。

同花顺指标公式代码参考

// 筛选振幅大于1的股票
amplitude = (HIGH-LOW)/OPEN
amplitude_bool = amplitude>0.01

// 筛选2019年度分红比例大于25%的股票
dividend_year = DIVIDENDYIELD*100
dividend_year_bool = dividend_year>25

// 筛选企业规模在2亿以上的股票
total_assets = TOTASSET
total_assets_bool = total_assets>200000000

// 合并条件
result = amplitude_bool&dividend_year_bool&total_assets_bool

// 输出结果
result

Python代码参考

import tushare as ts

# 筛选条件1：振幅大于1
today_data = ts.get_today_all()
amplitude = (today_data['high'] - today_data['low']) / today_data['open']
amplitude_bool = amplitude > 0.01

# 筛选条件2：2019分红比例大于25%
basic_data = ts.get_stock_basics()
dividend_year = basic_data['dividend_yield'] * 100
dividend_year_bool = dividend_year > 25

# 筛选条件3：企业规模在2亿以上
finance_data = ts.get_stock_basics()
total_assets = finance_data['total_assets']
total_assets_bool = total_assets > 200000000

# 合并筛选条件
result = amplitude_bool & dividend_year_bool & total_assets_bool

# 筛选结果
final_result = today_data.loc[result].sort_values(by=["DOMINANTMARKETMAKING"], ascending=False)

# 输出结果
print(final_result)

注：以上为示例代码，仅供参考，实际使用中需根据具体情况做适当调整。

    ## 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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