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、非科创板的股票。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；
- 非科创板的股票：避免高估值风险，选择价值较高的股票。
综合以上条件，选择合适的个股进行投资。
有何风险？
- 科技板块近年来表现较为强劲，优质科技个股在市场上的表现非常突出，避开科技股可能错过市场机会；
- 非科技股在当前市场环境下可能没有特别大的投资机会；
- 竞争激烈的市场中，优质股票的数量有限，选股难度较大，可能存在选错股票或错过投资机会的风险。
如何优化？
- 通过深入研究各种板块和行业的发展趋势，选择潜力较大、业绩较好的股票进行投资；
- 加入其他基本面和技术面分析方法，以更好地评估股票的价值；
- 根据市场情况灵活调整选股策略，避免投资风险。
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，且不属于科创板的个股进行投资。
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")
科创板：SELECT_HS_A('is_hs')
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_price = pro.daily(ts_code=','.join(selected_tics), trade_date=trade_date,
fields='ts_code, close')
if data_price.empty:
continue
data_price = data_price[~data_price['ts_code'].str.startswith(('688', '789', '787'))] # 排除科创板股票
data_price = data_price.sort_values(by='close', ascending=False)[0:30] # 取市值前30
selected_tics = data_price['ts_code'].tolist()
data_price['is_selected'] = True
data_all = pd.concat([data_all, data_price[['ts_code', 'name', 'industry', 'is_selected']]])
return data_all
## 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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