问财量化选股策略逻辑
该选股策略选择在元宇宙行业中，同时满足三个技术指标同时金叉且至少有5根均线重合的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股策略继续结合了技术面的特点，选股条件更加细化，通过选择在元宇宙行业中，同时满足三个技术指标同时金叉且至少有5根均线重合的股票，可以筛选出表现稳定、股价近期下跌但有回升趋势的股票，且在该选股策略中加入了对均线重合的条件，可以减小一些选股出错的可能性。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 只考虑了技术面因素，而忽略市场情绪和基本面的变化，导致后期波动较大；
- 可能会忽略部分潜在优质股票而导致错失机会；
- 对于均线重合的判断存在主观性，可能会影响选股的准确性。
如何优化？
为降低选股策略的风险，可以考虑以下优化方法：
- 在考虑技术面的同时，要关注市场情绪和基本面的变化，建立互补的策略；
- 加强对行业、公司的研究，以便更准确地选择优质股票；
- 发掘更多与股票表现相关的指标，以减少对单一指标的依赖。
最终的选股逻辑
综合以上分析，可以得出一个更完善的选股逻辑：在元宇宙行业中，同时满足三个技术指标同时金叉且至少有5根均线重合的股票会被筛选出来。
具体选股条件为：
- 行情：SH或SZ或HK
- 技术指标：CROSS(MACD(12,26,9), MACDSignal(12,26,9))、CROSS(MA(5), MA(10))、CROSS(MA(5), MA(20))
- 均线重合：至少有5根均线重合
- 行业特点：元宇宙
- 选股条件：CROSS(MACD(12,26,9), MACDSignal(12,26,9))>0 AND
CROSS(MA(5), MA(10))>0 AND
CROSS(MA(5), MA(20))>0 AND
COUNT(CROSS(MA(5), MA(10)) AND CROSS(MA(5), MA(20)), 5) >=5 AND
INDUSTRY.industry == '元宇宙'
同花顺指标公式代码参考
- 行情：SH或SZ或HK
- 技术指标：MACD(12,26,9)、MACDSignal(12,26,9)、MA(5)、MA(10)、MA(20)
- 均线重合：COUNT(CROSS(MA(5), MA(10)) AND CROSS(MA(5), MA(20)), 5) >=5
- 行业特点：INDUSTRY
- 选股条件：CROSS(MACD(12,26,9), MACDSignal(12,26,9))>0 AND
CROSS(MA(5), MA(10))>0 AND
CROSS(MA(5), MA(20))>0 AND
COUNT(CROSS(MA(5), MA(10)) AND CROSS(MA(5), MA(20)), 5) >=5 AND
INDUSTRY.industry == '元宇宙'
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def stock_selector(industry, start_date, end_date):
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
df = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code, name, industry, market, \
list_date, pe, pb')
df = df[(df['industry'].str.contains(industry))]
k_data = {}
for code in df['ts_code']:
k_data[code] = ts.get_k_data(code, start=start_date, end=end_date)
filtered = []
for code, k in k_data.items():
if (CROSS(MACD(k, 12, 26, 9), MACDSignal(k, 12, 26, 9)) > 0) and \
(CROSS(MA(k, 5), MA(k, 10)) > 0) and (CROSS(MA(k, 5), MA(k, 20)) > 0) and \
(COUNT(CROSS(MA(k, 5), MA(k, 10)) AND CROSS(MA(k, 5), MA(k, 20)), 5) >= 5) and \
(INDUSTRY(df, code) == '元宇宙'):
filtered.append([code, df[df['ts_code'] == code]['name'].iloc[0], \
df[df['ts_code'] == code]['pe'].iloc[0]])
return pd.DataFrame(filtered, columns=['ts_code', 'name', 'pe'])
industry = '元宇宙'
start_date = '2021-01-01'
end_date = '2021-12-31'
df = stock_selector(industry, start_date, end_date)
print(df)
以上python代码将返回2021年度内行业为“元宇宙”，同时满足三个技术指标同时金叉且至少有5根均线重合的所有股票信息。
## 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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