i问财量化选股-收红、roe由大到小、涨幅2%-7%

问财量化选股策略逻辑

首先，我们需要一个股票池，这个池子的大小可以根据个人需求来设定。然后，我们每天从这个池子里选出收红的股票。接着，我们将选出的股票按照ROE由大到小进行排序。最后，我们选择涨幅在2%-7%之间的股票。

选股逻辑分析

这个选股策略的主要优点是它简单易懂，容易执行。它可以帮助投资者找到具有高ROE和高涨势潜力的股票。

然而，这个策略也有一定的风险。首先，如果市场整体走势疲软，那么即使某些股票有好的ROE和涨势，也可能会因为整个市场的下跌而表现不佳。其次，这个策略没有考虑到其他重要的因素，比如公司的财务状况、行业前景、管理团队等。

如何优化？

对于这个策略，我们可以通过以下几种方式来进行优化：

添加更多的筛选条件，比如添加公司市值、市盈率等指标。
尝试使用更复杂的投资模型，如因子投资模型、机器学习模型等。
针对不同的市场环境和行业背景，调整选票的数量和比例。

最终的选股逻辑

经过以上优化后，我们的选股策略将变得更加全面和复杂。具体来说，我们将在每天开盘前从一个大的股票池里选出一定数量的股票，这些股票需要满足以下条件：（1）过去一天收红；（2）ROE大于等于某个阈值；（3）过去一周涨幅在2%-7%之间；（4）市值大于等于某个阈值；（5）市盈率小于等于某个阈值。

常见问题

Q: 这个策略能否适用于所有的股票？
A: 不完全适用。不同的股票有不同的特点和风险，这个策略只是一种通用的选股方法，投资者还需要根据自己的实际情况进行调整和优化。

python代码参考

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 筛选出收红、ROE大于等于阈值且涨幅在2%-7%之间的股票
selected_stocks = df[(df['close'] > 0) & (df['roe'] >= threshold) & 
                    ((df['high'] - df['low']) / df['close']) * 100 >= threshold]

# 计算市

## 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。