问财量化选股策略逻辑
该选股策略包含元素“元宇宙”、“30日平均线向上”和“昨天换手率＞8%”。
选股逻辑分析
该选股策略综合了技术面和量化面的指标，通过选取元宇宙和30日平均线向上等技术面指标，以及昨天换手率＞8%的量化指标，筛选出赚钱效应佳、投资市场风险相对较小的股票。选股逻辑灵活，适合不同类型的投资者。
有何风险？
- 换手率指标容易受市场热点和流动性的影响，可能存在市场变化导致换手率指标失效的情况；
- 技术面指标的瞬时性和不确定性可能导致筛选出的股票不具有持续盈利效果；
- 元宇宙概念股和30日平均线向上的股票是大众易买的热门板块，存在投资者竞争压力。
如何优化？
- 可以结合基本面指标，比如市盈率、市净率、资产负债率等，以及事件驱动型指标，如业绩大幅改善等，进行综合分析；
- 可以尝试不同的换手率指标和技术面指标的组合，比如股票评级、DMA等；
- 可以结合量化投资的方法，建立自己的选股模型，从而跑赢市场。
最终的选股逻辑
在满足元宇宙、30日平均线向上和昨天换手率＞8%的条件的基础上，可以综合考虑其他技术面和基本面指标建立自己的选股模型。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙：SELECTEDINDUSTRY("gnxq")
30日平均线向上：MA(CLOSE, 30) > REF(MA(CLOSE, 30), 1)
昨天换手率＞8%：TURNOVERRATE > 8
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 = df['close'] > pd.Series(df['close']).rolling(window=30).mean().shift(1)
condition3 = df['turnoverRate'] > 8
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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