问财量化选股策略逻辑
选股逻辑包括三个条件：元宇宙板块中的股票、机构动向大于0和2021年营收/2018年营收大于1.1。根据这些条件筛选符合条件的股票，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：
- 元宇宙板块中的股票：选择热门板块中的个股；
- 机构动向大于0：关注机构对个股的投资趋势；
- 2021年营收/2018年营收大于1.1：判断股票营收增长是否符合预期。
综合以上条件，选择合适的个股进行投资。
有何风险？
- 个股市场表现不如期望，可能出现亏损；
- 投资人士偏好产生变化，选股策略不再适用；
- 股市变化过于剧烈，选股策略容易出现失误。
如何优化？
- 根据市场变化调整选股策略；
- 增加数据来源，融入更多的基本面分析方法和技术面判断方法；
- 在实践中积累经验，不断优化选股策略。
最终的选股逻辑
该选股策略选择元宇宙板块中，符合机构动向大于0且2021年营收/2018年营收大于1.1的个股进行投资。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙板块：GNBK("gnxq")
机构动向：DRS_M("zlltgtzb")
2021年营收：operating_revenue_yoy(2021)
2018年营收：operating_revenue_yoy(2018)
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')]
codes = data['ts_code'].tolist()
data_inst = pro.moneyflow(ts_code=','.join(codes), 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', 'hgt', 'mrghgt', 'trade_date']]
selected_tics = data_inst['ts_code'].tolist()
data_finc = pro.query('fina_indicator', ts_code=','.join(selected_tics), fields='ts_code, end_date, operating_revenue')
data_finc['end_date'] = pd.to_datetime(data_finc['end_date'])
data_finc_latest = data_finc.loc[data_finc['end_date'].dt.year == 2021, ['ts_code', 'operating_revenue']]
data_finc_base = data_finc.loc[data_finc['end_date'].d
## 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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