(supermind量化投资)task13/a/元宇宙、前日实际换手率>3~28、近25个

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:前日实际换手率在3%~28%之间,近25个交易日中有单日涨幅大于等于百分之10。

选股逻辑分析

该选股策略的选股条件主要包括:

  1. 选择元宇宙行业中的股票,因为这些企业可能受到元宇宙行业内用户需求的影响,具有潜在的成长性;
  2. 前日实际换手率在3%~28%之间,反映市场对其价值的认可度高且有成交热度,具有投资价值;
  3. 近25个交易日中有单日涨幅大于等于10%,反映股票近期市场表现良好,具有投资价值和市场潜力。

有何风险?

  1. 忽略了其他重要的财务指标和技术指标,不能充分反映企业的基本面和未来发展趋势;
  2. 近25个交易日中涨幅连续,可能意味着存在一定的泡沫和风险;
  3. 当前市场走势不稳定时,该选股策略可能存在较高的风险。

如何优化?

  1. 可以增加其他选股条件,如PE、PB等财务指标、技术指标等,综合考虑来筛选具备投资价值的股票;
  2. 对25个交易日的单日涨幅做一定的平滑处理,避免选股时过于关注短期涨幅;
  3. 针对不同市场走势设定不同的选股条件,避免投资风险。

最终的选股逻辑

该选股策略选择元宇宙行业中,在前日实际换手率在3%~28%之间,并且近25个交易日中至少有1个交易日涨幅大于等于10%的股票进行投资。

具体选股条件为:元宇宙行情为GNXQ,前日实际换手率为 TURNOVER(2),交易日涨幅大于等于10%的判断使用历史单日涨幅指标一定周期内最大值,例如:

INDUSTRYIDB(2859,GNXQ) AND TURNOVER(2) > 3 AND TURNOVER(2) < 28 AND MAX(LAST_CHANGE(), 25) >= 10

同花顺指标公式代码参考

  • 元宇宙行情:GNBK('gnxq')
  • 前日实际换手率:TURNOVER(2)
  • 历史单日涨幅:LAST_CHANGE()

在通达信中,可以使用如下指标代码:

HHV(CHANGE, 25)

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()
    data1 = pro.query('stock_basic', exchange='SZSE', list_status='L', fields='ts_code, name, industry, list_date, total_share, float_share, market_cap, pe, pb, area')
    data1['ipo_date'] = pd.to_datetime(data1['list_date'])
    data1 = data1[data1['industry'].str.contains('元宇宙') & (data1['list_status'].isin(['L', 'N']))]
    data2 = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date='20220101', fields='ts_code, turnover_rate_f')
    data2['actual_turnover'] = data2['turnover_rate_f'] * 100
    data2.index = pd.to_datetime(data2['trade_date'], format='%Y%m%d')
    data3 = data2[(data2['actual_turnover'] > 3) & (data2['actual_turnover'] < 28)]
    data4 = pro.daily(ts_code='', start_date='20211201')
    data4.index = pd.to_datetime(data4['trade_date'], format='%Y%m%d')
    data5 = data4[data4['pct_chg'] >= 10]
    data5 = data5.groupby('ts_code').count().reset_index()
    data6 = data3.merge(data5[['ts_code']], on='ts_code', how='inner')
    data7 = data1.merge(data6[['ts_code']], on='ts_code', how='inner')
    return data7[['ts_code', 'name']]
    ## 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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