问财量化选股策略逻辑
选取振幅大于1、前日实际换手率在3%到28%之间、连续5年ROE大于15%的股票。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了股票的波动性、交易行为和基本面指标，通过连续5年高ROE的公司筛选出具有较强盈利能力的公司。振幅大于1，实际换手率在一定范围内的股票是高波动性、筹码转移的信号。此外，连续5年ROE大于15%的公司具有较高的成长能力和股东收益率，与投资者的长期价值投资理念相符。
有何风险？
该选股策略有一定的限制性，只选取ROE高于15%的公司，可能会导致较小的股票池，限制了投资组合的多样性和风险分散的能力。同时，ROE的计算并不能完全反映公司的质量和盈利能力，还需结合其他基本面指标进行分析。
如何优化？
可结合其他基本面指标，如净利润、利润增长率、负债率等进行筛选，综合考虑公司的质量、盈利和风险情况，提高选股的准确率和多样性。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、前日实际换手率在3%到28%之间、连续5年ROE大于15%的股票。
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 >= 1
// 筛选前日实际换手率在3到28之间的股票
volume_ratio = TODAY_VOLUME / REF(YESTERDAY_VOLUME, 1)
volume_ratio_bool = (volume_ratio >= 0.03) & (volume_ratio <= 0.28)
// 筛选连续5年ROE大于15%的股票
roe_1 = GET_FINANCE_CASHFLOW_ROE() // 取得现金流量表中的ROE数据
roe_2 = GET_FINANCE_BALANCE_INGR() // 取得资产负债表中的ROE数据
roe_3 = GET_FINANCE_PROFIT_NEW() // 取得利润表中的ROE数据
roe = SELECT_MAX(roe_1, roe_2, roe_3) // 将3种ROE数据取最大值，确保数据可靠
roe_bool = ROE > 15 // 筛选ROE大于15%的股票
// 选出符合条件的股票
result = amplitude_bool & volume_ratio_bool & roe_bool
// 输出筛选结果
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 >= 1
# 筛选条件2：前日实际换手率在3到28之间
hist_data = ts.get_hist_data('600519')
volume_ratio = hist_data['volume'] / hist_data['volume'].shift(1)
volume_ratio_bool = (volume_ratio >= 0.03) & (volume_ratio <= 0.28)
# 筛选条件3：连续5年ROE大于15%
roe = ts.get_profit_data(2016, 2020).groupby('code')['roe'].mean()
roe_bool = roe > 15
# 选出符合条件的股票
final_result = today_data.loc[amplitude_bool & volume_ratio_bool & roe_bool]
# 输出筛选结果
print(final_result)
注：以上仅为示例代码，请根据实际情况进行调整。
## 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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