问财量化选股策略逻辑
该选股策略选取元宇宙行业中，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，且前25天内有一次涨停。
选股逻辑分析
该选股策略的选股条件主要包括：
- 选取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；
- 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；
- 前25天内有一次涨停，即短期内获得了市场关注度和资金青睐；
- 综合考虑上述条件，选出具备潜在成长性、市场认可度高、有资金关注度且处于上涨趋势的股票进行投资。
有何风险？
- 选股逻辑过于简单，可能存在较大的风险和误判；
- 涨停并不能完全说明股票具有投资价值，只是市场关注度提高的一种表现。
如何优化？
- 增加选股条件，如技术指标、财务指标等，综合考虑来筛选具备投资价值的股票；
- 将短期涨停次数和幅度等综合考虑，更全面地评估股票投资机会；
- 定期评估选股策略的效果，根据市场情况和经验反思总结，持续优化策略。
最终的选股逻辑
该选股策略选取元宇宙行业中，前日实际换手率在3%~28%之间，前25天内有一次涨停的股票进行投资。
具体选股条件为：元宇宙行情为GNXQ，前日实际换手率为TURNOVER(2)，前25天内是否有涨停为COUNT(CLOSE==REF(UPPERLIMIT,1),25)>0。
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)
- 前25天内是否有涨停：COUNT(CLOSE==REF(UPPERLIMIT,1),25)>0
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')
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, volume')
data2['actual_turnover'] = data2['turnover_rate_f'] * 100
data3 = data2[(data2['actual_turnover'] > 3) & (data2['actual_turnover'] < 28)]
data4 = pro.daily(ts_code='', start_date='20220101', end_date='20220131', fields='ts_code, trade_date, close')
data5 = pd.DataFrame({'up': talib.MAX(data4['close'], 25)})
data6 = pd.DataFrame({'has_up_limit': (data4['close'] == talib.REF(data5['up'], 1)) * 1})
data7 = pd.DataFrame({'has_up_limit': data6['has_up_limit'].rolling(window=25).sum()})
data8 = data3[data3['ts_code'].isin(data7[data7['has_up_limit'] > 0]['ts_code'])]
data9 = pd.merge(data1, data8[['ts_code']], on='ts_code', how='inner')
return data9[['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？
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