问财量化选股策略逻辑
该选股策略包含元素“元宇宙”、“30日平均线向上”和“10日涨幅大于0小于35”。
选股逻辑分析
该选股策略综合了基本面和技术面指标。首先选取了元宇宙和30日平均线向上等技术面指标，以及考虑10日涨幅大于0小于35，筛选目标股票。这样的选股策略在一定程度上考虑了股票的波动性和市场表现，能够一定程度上带来收益。
有何风险？
- 该选股策略可能存在拟合风险，过度依赖历史数据可能导致预测偏离实际情况；
- 该选股策略在选取涨幅时过于局限，忽略了其他重要指标，可能导致盈利能力被低估；
- 该选股策略只考虑了个别技术面指标和部分基本面指标，可能存在未考虑到的风险。
如何优化？
- 可以考虑加入其他指标，比如PE、PB、ROE、股息率等多个基本面指标；
- 在考虑技术面指标的时候，可以结合多个不同的指标和交易策略优化选股效果；
- 采用机器学习等技术，实现选股策略的智能化和自适应性，优化选股效果。
最终的选股逻辑
考虑元宇宙、30日平均线向上和10日涨幅大于0小于35，综合考虑多个技术面和基本面指标，优化风险控制，持有。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙：SELECTEDINDUSTRY("gnxq")
30日平均线向上：MA(CLOSE, 30) > REF(MA(CLOSE, 30), 1)
10日涨幅大于0小于35：RISE_RATE(CLOSE, 10) > 0 AND RISE_RATE(CLOSE, 10) < 35
Python代码参考
import pandas as pd
import baostock as bs
def stock_selector(df):
# 筛选条件
condition1 = df['concepts'].apply(lambda x: '元宇宙' in x)
condition2 = df['close'] > pd.Series(df['close']).rolling(window=30).mean().shift(1)
condition3 = (df['close'] / df['preclose'] - 1) * 100 > 0
condition4 = (df['close'] / df['preclose'] - 1) * 100 < 35
conditions = [condition1, condition2, condition3, condition4]
selected = df[conditions]
# 可以加入其他指标的筛选条件和综合分析
# selected = selected[other_conditions]
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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