(supermind量化投资)task13/a/元宇宙、竞价主力净买大于0、换手率>2%且

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-30 发布

问财量化选股策略逻辑

该选股策略包含元素“元宇宙”、“竞价主力净买大于0”、“换手率>2%且<9%”三个因素,即选择在元宇宙板块中、竞价主力净买大于0且换手率在2%到9%之间的个股作为投资目标。

选股逻辑分析

该选股策略主要依据以下三个条件筛选符合要求的股票进行投资:

  1. 元宇宙板块:选择热门板块中的个股;
  2. 竞价主力净买:通过竞价流入流出情况,筛选竞价主力净买大于0的股票;
  3. 换手率:选择换手率在2%到9%之间的股票,避免高换手率带来的市场波动风险。

通过以上选股逻辑,选取符合上述条件的个股作为投资目标,寻找高收益低风险的投资标的。

有何风险?

  1. 投资风险:股票投资存在一定风险,可能导致投资者财务损失;
  2. 数据风险:该选股策略基于市场行情和历史数据,实时性和精准性存在一定偏差;
  3. 建议适度控制机构资金流入的重要性,以免被市场情况误导。

如何优化?

  1. 加强数据分析和研究技术指标,提高择时精准度;
  2. 关注市场情况和其他因素的影响,及时进行调整和优化;
  3. 建议适度控制机构资金流入的重要性,在综合评估的基础上,进行风险控制。

最终的选股逻辑

该选股策略选择在元宇宙板块中,竞价主力净买大于0,换手率在2%到9%之间的股票进行投资。旨在寻找高收益低风险的投资标的。

同花顺指标公式代码参考

元宇宙:GNBK("gnxq")

竞价主力净买:(VOL - 3- 5 + 1) * 50 / 10000

换手率:(MA(VOL,5) / CAPITAL * 100) > 2 AND (MA(VOL,5) / CAPITAL * 100) < 9

Python代码参考

import pandas as pd
import tushare as ts
import talib

def stock_selector():
    ts.set_token('your_token')
    pro = ts.pro_api()
  
    # 获取符合元宇宙系列板块的所有股票代码
    data = pro.query('stock_basic',
                fields=['ts_code','name','industry','concept_name', 'list_date','st_flag'], 
                where={'market':'SSE','list_status':'L','is_hs':'N', 'concept_name':'元宇宙'})
  
    # 获取符合竞价主力净买大于0和换手率在2%到9%之间的所有股票代码
    data_daily = pro.daily(ts_code=data['ts_code'].str.cat(sep=','), start_date='20220101', end_date='20220228', fields='ts_code,high,low,close,trade_date,vol')
    data_dl = pro.moneyflow_hsgt(start_date='20220101', end_date='20220228').groupby('ts_code')['net_amount'].sum().sort_values(ascending=False).reset_index()
    capital = pro.daily_basic(ts_code=data['ts_code'].str.cat(sep=','), fields='ts_code,circ_mv').set_index('ts_code')
    volume = data_daily[['ts_code','vol']]
    volume = volume.groupby('ts_code').sum()
    volume['turnover_rate'] = volume['vol'] / capital['circ_mv'] * 100
    volume = volume[(volume['turnover_rate']>2) & (volume['turnover_rate']<9)]
    data_selected = data.set_index('ts_code').join(data_dl.set_index('ts_code')).join(volume)
    data_selected = data_selected.dropna()
    data_selected = data_selected.sort_values('net_amount', ascending=False).reset_index()
    
    # 获取最终选定的股票信息
    selected = data_selected.head(5)
    return selected
    ## 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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
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