问财量化选股策略逻辑
这个选股策略的主要逻辑是选择利润增长大于1%、近10个交易日的振幅小于5%以及连续三天收阴线的股票。
选股逻辑分析
这个策略的主要优点在于它注重企业的盈利能力，而不是单纯的关注短期的价格波动。同时，它也避免了追涨杀跌的操作方式，而是更偏向于长期的投资。
然而，这个策略也有一定的局限性。首先，它的前提条件是企业必须保持盈利的增长，否则这个策略就失去了意义。其次，它可能会错过一些因为市场整体下跌而被低估的股票。
有何风险？
这种策略的风险主要包括两个方面。一是如果企业的盈利能力出现下滑，那么这个策略就会失效。二是如果市场的整体趋势是下跌的，那么即使企业的基本面良好，也可能无法避免股价的下跌。
如何优化？
为了优化这个策略，我们可以考虑添加更多的条件来筛选股票，例如企业的负债率、市盈率等。此外，我们也可以调整这个策略的时间周期，例如将振幅的要求从10天改为20天，或者将连续三天收阴线的要求改为连续五天收阴线等。
最终的选股逻辑
通过以上优化，我们可以得到一个更加强大的选股策略。首先，我们需要选择利润增长大于1%的股票。然后，我们需要查看企业的负债率和市盈率，确保这些指标在合理的范围内。接着，我们需要查看近20天的振幅，确保这个值小于5%。最后，我们需要查看近五天的收盘价，确保这五天中有三天下跌。
常见问题
常见的问题包括：“如何获取企业的利润增长数据？”、“如何获取企业的负债率和市盈率数据？”、“如何计算近20天的振幅？”、“如何判断连续三天收阴线？”等。
python代码参考
# 获取企业的利润增长数据
profit_growth = df['利润增长率'].values
# 获取企业的负债率和市盈率数据
debt_ratio = df['负债比率'].values
pe_ratio = df['市盈率'].values
# 计算近20天的振幅
price_change = df['收盘价'].pct_change()
last_20_days_price_change = price_change[-20:]
average_last_20_days_price_change = np.mean(last_20_days_price_change)
stdev_last_20_days_price_change
## 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？
点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。