(supermind量化投资)task13/a/元宇宙、股票均价站在五日均线之上、(昨日换

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

该选股策略选择元宇宙行业中,符合以下条件的股票进行投资:股票均价站在五日均线之上,(昨日换手率*(今日竞价成交量/昨日成交量))>0.5 & <2。

选股逻辑分析

该选股策略的选股条件包括:选择元宇宙行业中的股票、股票均价站在五日均线之上以及(昨日换手率*(今日竞价成交量/昨日成交量))>0.5 & <2。

通过选择元宇宙行业可以介入新兴的行业中,有望获得更好的收益。同时,股票均价站在五日均线之上,意味着股票正在上涨,具有一定的投资价值。选择(昨日换手率*(今日竞价成交量/昨日成交量))>0.5 & <2的股票,可以较好地抓住大涨股票,并在涨势中介入。

有何风险?

该选股策略存在以下风险:

  1. 只选择元宇宙行业中的股票可能会忽略其他行业的投资机会;
  2. 只考虑昨日换手率和今日竞价成交量可能忽略其他技术指标的作用,需要结合其他技术指标进行综合考虑;
  3. 短期内的涨幅过快可能会有套牢风险。

如何优化?

为了减小选股策略受到的风险,可以进行如下优化:

  1. 加入其他基本面指标,如市盈率、市净率、ROE等因素,更全面地分析公司财务状况和估值情况;
  2. 结合其他技术指标,如MACD、RSI等进行综合考虑;
  3. 定期评估选股策略的有效性,进行调整和优化。

最终的选股逻辑

该选股策略选择元宇宙行业中,符合以下条件的股票进行投资:股票均价站在五日均线之上,(昨日换手率*(今日竞价成交量/昨日成交量))>0.5 & <2。

具体的选股条件为:

  • 元宇宙行情为GNXQ;
  • 股票均价站在五日均线之上;
  • (昨日换手率 *(今日竞价成交量/昨日成交量))>0.5 & <2。

因此,该选股策略的最终选股公式为:

GNBK('gnxq') AND (C > MA(C,5)) AND ((REF(HSL,1)*HSL/JYQSDL)<2) AND ((REF(HSL,1)*HSL/JYQSDL)>0.5)

其中,C表示股票的收盘价,MA表示股票的移动平均线,JYQSDL表示成交量,HSL表示换手率,REF表示取前一个数值。

同花顺指标公式代码参考

  • 元宇宙行情:GNBK('gnxq')
  • 五日均线:MA(C,5)
  • 今日竟价成交量:JYQSDL
  • 昨日换手率:HSL
  • (昨日换手率*(今日竞价成交量/昨日成交量))>0.5: (REF(HSL,1)*HSL/JYQSDL)>0.5
  • (昨日换手率*(今日竞价成交量/昨日成交量))<2: (REF(HSL,1)*HSL/JYQSDL)<2

在通达信中,可以使用如下指标代码:

(C > MA(C,5)) AND ((REF(HSL,1)*HSL/JYQSDL)<2) AND ((REF(HSL,1)*HSL/JYQSDL)>0.5)

Python代码参考

import pandas as pd
import tushare as ts

def stock_selector(date):
    ts.set_token('your_token')
    pro = ts.pro_api()
    data1 = pro.query('stock_basic', exchange='', list_status='L', fields='ts_code, name, industry, list_date, circ_mv')
    data4 = pro.daily(trade_date=date, fields='ts_code, open, close, high, low, vol, amount')
    data5 = pd.concat([data4['ts_code'], data4['close']], axis=1)
    data6 = pd.merge(data1, data5, on='ts_code', how='inner')
    data7 = pd.read_csv('path/to/turnover_indicators.csv')
    data8 = pd.merge(data6, data7[['ts_code', 'JYQSDL', 'HSL']], on='ts_code', how='inner')
    data9 = data8[(data8['HSL'].shift(1) * data8['HSL'] / data8['JYQSDL'] > 0.5) & (data8['HSL'].shift(1) * data8['HSL'] / data8['JYQSDL'] < 2) & (data8['close'] > data8['MA5'])]
    data10 = data9[['ts_code', 'name']]

    return data10
    ## 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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