(supermind量化投资)task13/a/元宇宙、竞价主力净买大于0、主升起动

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-30 发布

问财量化选股策略逻辑

该选股策略包含元素“元宇宙”、“竞价主力净买大于0”和“主升起动”。

选股逻辑分析

该选股策略主要考虑了市场热点、资金流向和股票走势等因素。要求选出具备三个方面优点的股票:一是处于市场热点板块,二是竞价主力净买入,表明资金流入较多,三是股票主升起动,表明股票处于上升趋势。

有何风险?

  1. 筛选条件过于简单,可能会漏选或误选一些标的;
  2. 选股逻辑没有考虑到技术指标和基本面等重要因素;
  3. 对于主升起动的判断可能存在主观性和误判。

如何优化?

  1. 加入其他技术指标和基本面因素来筛选优良标的,增加筛选条件,提高精度;
  2. 对于股票走势的判断,结合多个指标进行综合判断,降低主观性和误判的风险;
  3. 根据不同的市场行情,适当调整选股的比例和仓位,保持资金的安全性。

最终的选股逻辑

基于元宇宙、竞价主力净买和主升起动等条件下,选出符合要求的标的。

同花顺指标公式代码参考

元宇宙:SELECTEDINDUSTRY("gnxq")

竞价主力净买:(VOL - 3 – 5 + 1) * 50 / 10000

主升起动:MA(CLOSE,5)>MA(CLOSE,10) AND MA(CLOSE,10)>MA(CLOSE,20) AND MA(CLOSE,20)>MA(CLOSE,30)

Python代码参考

import pandas as pd
import baostock as bs

def stock_selector(df):
    # 筛选条件
    condition1 = df['concepts'].apply(lambda x: '元宇宙' in x)
    condition2 = pd.Series(df['jbmoneysum']).rolling(window=2).apply(lambda x: x.iloc[-1] > x.iloc[-2] and x.iloc[-1] > 0, raw=True)
    condition3 = (pd.Series(df['close']).rolling(window=5).mean() > pd.Series(df['close']).rolling(window=10).mean()) & \
                 (pd.Series(df['close']).rolling(window=10).mean() > pd.Series(df['close']).rolling(window=20).mean()) & \
                 (pd.Series(df['close']).rolling(window=20).mean() > pd.Series(df['close']).rolling(window=30).mean())

    conditions = [condition1, condition2, condition3]
    selected = df[conditions]
    
    # 可以加入其他指标的筛选条件和综合分析
    # selected = selected[other_conditions]
    
    return selected
    ## 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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