问财量化选股策略逻辑
该选股策略包括三个条件：元宇宙、昨日股价大于250日均线、昨日非涨停板。通过筛选出符合条件的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股策略主要通过以下三个条件进行选股：
- 元宇宙：选择热门板块中的个股。
- 昨日股价大于250日均线：判断个股目前的价格是否接近长期均线及相对稳定。
- 昨日非涨停板：判断该个股昨日是否涨停，以避免过于热门或炒作的个股。
综合以上三个条件，选择符合要求的个股进行投资。
有何风险？
- 选股条件过于简单，可能导致选股效果不理想。
- 短期内的市场变化，可能会造成选股结果的不稳定性。
如何优化？
- 加入其他技术指标，如MACD、KDJ等，以便更加准确地分析股票趋势。
- 关注公司的基本面因素，如市值、财务指标等，以便更全面地分析个股的价值。
- 可以选择对于各个板块中的个股分别设定不同的筛选条件，以便更加精准地选出优质股票。
最终的选股逻辑
该选股策略选择元宇宙板块中、股票均价站在250日均线之上、昨日非涨停板的个股作为投资目标。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙：GNBK("gnxq")
昨日股价大于250日均线：C >= MA(250)
昨日非涨停板：NOT(LIMITUP)
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()
# 获取所有元宇宙板块中的个股
gnxq = pro.index_basic(
fields='category',
identifying_code='9650',
market='SSE'
)
gnxq_stocks = gnxq.loc[gnxq['category'] == 'GN023']
data_selected = pd.DataFrame()
for code in gnxq_stocks['con_code']:
ts_data = ts.pro_bar(
ts_code=code,
adj='qfq',
start_date='20220111',
end_date='20220111'
)
if len(ts_data) > 1 and ts_data.iloc[-2]['high'] < ts_data.iloc[-2]['high']*1.1 and ts_data.iloc[-2]['high'] < ts_data.iloc[-1]['high'] and ts_data.iloc[-1]['close'] >= ts_data.iloc[-1]['close'].rolling(250).mean()[249]:
df = pro.query('stock_basic', ts_code=code, fields=['name'])
if ('ST' not in df['name'].values[0]):
data_selected = data_selected.append(df)
return data_selected[['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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
