问财量化选股策略逻辑
选股逻辑包括三个条件：选取元宇宙行业的股票、机构动向大于0、按今日竞价金额排序前5。根据这些条件进行选股，进行投资。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑以下三个条件进行选股：
- 选取元宇宙行业中市值较小、潜力较大的个股；
- 机构动向具有一定的预测性和引导作用，选股策略容易捕捉机构动向；
- 按今日竞价金额排序前5，筛选出交易活跃度较高的股票进行投资。
综合以上条件，选择符合条件的个股进行投资。
有何风险？
- 元宇宙行业尚处于发展初期，其股票走势不稳定；
- 机构动向有滞后性，选股策略容易出现误判；
- 按竞价金额排序可以反映该股票热度，但未必能够反映该股票的价值；
如何优化？
- 增加对股票价值的评估，比如市盈率、市净率等；
- 结合其他技术分析指标进行进一步筛选。
最终的选股逻辑
该选股策略选择元宇宙行业中，机构动向大于0的个股，按今日竞价金额排序前5进行投资。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙行业：GNBK("gnxq")
机构动向：DRS_M("zlltgtzb")
按今日竞价金额排序前5：SORTBY(JBJ2, 1, 0) <= 5
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def stock_selector():
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
t = pro.trade_cal(start_date='20210101')
trade_dates = t[t['is_open'] == 1]['cal_date'].tolist()
data_all = pd.DataFrame()
for trade_date in trade_dates:
data = pro.query('stock_basic', exchange='', is_hs='H')
data = data[data['name'].str.contains('元宇宙')]
data_inst = pro.moneyflow(ts_code=data['ts_code'].tolist(), start_date=trade_date, end_date=trade_date, fields='ts_code,hgt,mrghgt')
data_inst = data_inst.loc[data_inst['hgt'] > 0, ['ts_code', 'hgt', 'mrghgt']]
data_inst['is_inst_buy'] = data_inst['hgt'] > data_inst['mrghgt']
data_inst = data_inst.loc[data_inst['is_inst_buy'] == True, ['ts_code']]
selected_tics = data_inst['ts_code'].tolist()
daily = pro.daily(
ts_code=','.join(selected_tics),
start_date=trade_date,
end_date=trade_date,
fields='ts_code,trade_date,close'
)
# 按竞价金额排序
daily_sort = pd.DataFrame(pro.top_list(trade_date=trade_date, fields='ts_code,jbj2'))
daily_sort = daily_sort.loc[daily_sort['ts_code'].isin(selected_tics)]
daily_sort['rank'] = daily_sort['jbj2'].rank(method='min', ascending=False)
daily = daily.merge(daily_sort.loc[daily_sort['rank']<=5, ['ts_code']], on='ts_code')
data_all = pd.concat([data_all, daily])
return data_all
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
