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、昨日股价大于250日均线、近一个月内有过涨停的股票。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；
- 昨日股价大于250日均线：判断个股目前的价格是否相对稳定且接近长期均线；
- 近一个月内有过涨停：挑选近期业绩表现出色的个股。
综合以上条件，选择合适的个股进行投资。
有何风险？
- 该选股策略主要关注近期涨停事件，可能会忽视其他重要因素，如企业基本面面、市场整体趋势等风险因素；
- 元宇宙板块属于新兴行业，选股风险较高，在行业整体走势不明朗时，可能面临重大风险；
- 投资时涨停后的回落可能导致个股的回撤幅度较大。
如何优化？
- 从行业经济发展趋势及企业基本面指标等方面进行筛选，有限关注个股的长期表现而非短期涨停事件；
- 加大另外风险的分析和预测，确保投资策略的合理性；
- 选择一定抵抗能力的个股，以避免短期涨幅的波动导致较大的回撤。
最终的选股逻辑
该选股策略选择元宇宙板块中，符合近一个月内有过涨停事件并且昨日股价大于250日均线的个股进行投资。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙板块：GNBK("gnxq")
昨日收盘价大于250日均线：C>=MA(250)
近一个月内曾涨停：LASTZT(21)>=1
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_today = pro.daily(ts_code=','.join(codes), trade_date=trade_date)
data_today = data_today.loc[data_today['trade_date'] == trade_date, ['ts_code', 'close']]
data_today.rename(columns={'close': 'current_price'}, inplace=True)
data_month = pro.monthly(ts_code=','.join(codes), end_date=trade_date, fields='ts_code,trade_date,pct_chg')
data_month = data_month.loc[data_month['pct_chg'] >= 9]
data_month = data_month.groupby('ts_code').count().reset_index()
data_month = data_month.loc[data_month['trade_date'] >= 1, ['ts_code']]
data_month = data.merge(data_month, on='ts_code')
data_selected = data_today.merge(data_month, on='ts_code', how='outer')
data_selected = data_selected.loc[data_selected['current_price'] >= MA(250), :]
data_all = pd.concat([data_all, data_selected[['ts_code', 'name', 'industry']]])
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
