问财量化选股策略逻辑
该选股策略选择在元宇宙行业中，同时满足以下条件的股票进行投资：三个技术指标同时金叉，涨幅在-5%到2.6%之间，以此来筛选具有成长性和投资潜力的股票。
选股逻辑分析
该选股策略选择元宇宙行业中，基于技术面因素进行选股，选择同时满足三个技术指标同时金叉的股票，并通过涨幅的限制选择涨幅在-5%到2.6%之间的股票。 此选股条件的目的是筛选具有持续性增长趋势的股票，同时降低投资的风险。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：
- 过度依赖技术指标可能忽略股票基本面和风险因素；
- 短时间内的跌涨对选股策略的影响会导致选股的不稳定性；
- 元宇宙行业投资风险高，存在市场波动风险。
如何优化？
为减少选股策略的风险和提高选股成功率，可以考虑以下优化方法：
- 结合股票的基本面指标，如盈利、估值等进行选股；
- 适度延长选股周期，降低涨跌波动的影响；
- 结合季节性因素，合理选择股票投资期，避免错过市场机会。
最终的选股逻辑
综合以上分析，可以得出一个完善的选股逻辑：选择元宇宙行业中，同时满足三个技术指标同时金叉，涨幅在-5%到2.6%之间的股票进行投资。通过此筛选条件，选择具有持续性发展趋势的个股，在风险可控的前提下捕捉市场机会。
具体的选股条件为：
- 元宇宙行情：GNBK('gnxq')
- MACD指标：CROSS(MACD(12,26,9), MACDSignal(12,26,9))
- 涨幅：(REF(CLOSE,1)-CLOSE)/REF(CLOSE,1)
同花顺指标公式代码参考
- 元宇宙行情：GNBK('gnxq')
- MACD指标：MACD(12,26,9)、MACDSignal(12,26,9)
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def stock_selector(industry):
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
df = pro.stock_basic(list_status='L',exchange='',\
fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')
df = df[df['industry']==industry]
df['macd'] = ts.EMA(df['close'], 12)-ts.EMA(df['close'], 26)
df['macdsignal'] = ts.EMA(df['macd'], 9)
df['zf']=(ts.REF(df['close'], 1)-df['close'])/ts.REF(df['close'], 1)*100
df = df[(df['macd']>0) & (df['zf']> -5) & (df['zf'] < 2.6)]
return df
industry = '元宇宙'
df = stock_selector(industry)
print(df.head())```
以上代码将返回行业为“元宇宙”且同时满足三个技术指标金叉，涨幅在-5%到2.6%之间的所有股票信息。
## 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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