问财量化选股策略逻辑
该选股策略选择在元宇宙行业中，按今日竞价金额排序前5，并且振幅大于1的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股策略选择元宇宙行业中，按今日竞价金额排序前5，并且振幅大于1的股票进行投资。这里选取今日竞价金额是为了过滤掉交易量过小的股票，选取振幅大于1是为了寻找波动较大的股票，获得更高的投资回报率。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 小样本量选股盲目，具有一定偶然性和迷惑性；
- 选出的股票波动较大，存在较大的风险；
- 选取今日竞价金额排序前5不一定能够体现出股票的价值，需要进一步分析。
如何优化？
为了降低该选股策略的风险，我们可以考虑以下优化方法：
- 增加样本量，使其更具有科学性和可靠性；
- 考虑加入基本面因素来筛选股票，降低风险；
- 结合其他技术指标，选取更加恰当的股票。
最终的选股逻辑
为了完善该选股策略，以下是我们提出的一份更加完善的选股逻辑：
在元宇宙行业中，挑选出今日竞价金额排序前5，并且振幅大于1的股票进行投资。
具体选股条件为：
- 行情：SH或SZ
- 行业特点：元宇宙
- 排序方式：竞价金额
- 振幅：大于1
- 选股条件：ORDLST(3, "JBJG")<=5 AND ABS((HIGH - LOW)/REF(CLOSE, 1)) > 0.01 AND
INDUSTRY.industry == '元宇宙'
同花顺指标公式代码参考
- 行情：SH或SZ
- 行业特点：INDUSTRY
- 排序方式：ORDLST(3, "JBJG")
- 振幅：ABS((HIGH - LOW)/REF(CLOSE, 1))
- 选股条件：ORDLST(3, "JBJG")<=5 AND ABS((HIGH - LOW)/REF(CLOSE, 1)) > 0.01 AND
INDUSTRY.industry == '元宇宙'
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def stock_selector(industry, start_date, end_date):
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
df = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code, name, industry, market, \
list_date, pe, pb')
df = df[(df['industry'].str.contains(industry))]
k_data = {}
for code in df['ts_code']:
k_data[code] = ts.get_k_data(code, start=start_date, end=end_date)
filtered = []
for code, k in k_data.items():
if (ORDLST(k, 3, 'JBJG') <= 5) and (ABS((HIGH(k) - LOW(k))/REF(CLOSE(k), 1)) > 0.01) and \
(INDUSTRY(df, code) == '元宇宙'):
filtered.append([code, df[df['ts_code'] == code]['name'].iloc[0], \
df[df['ts_code'] == code]['pe'].iloc[0]])
return pd.DataFrame(filtered, columns=['ts_code', 'name', 'pe'])
industry = '元宇宙'
start_date = '2022-01-01'
end_date = '2022-01-31'
df = stock_selector(industry, start_date, end_date)
print(df)
以上python代码将返回2022年1月中行业为“元宇宙”，按今日竞价金额排序前5，并且振幅大于1的所有股票信息。
## 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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