问财量化选股策略逻辑
该选股策略是同时包含元素“元宇宙”、“收盘价大于昨日的最低价”以及特定的市盈率和市净率范围。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑元宇宙板块中价格相对低廉的标的，同时通过收盘价高于昨日最低价进行筛选。此外，该策略还考虑了深证主板市盈率和市净率的范围，可能进一步提高选出目标股票的质量。
有何风险？
- 筛选条件单一，存在选出股票风险较高的可能性；
- 市盈率和市净率的选择范围可能导致目标股票数量过少。
如何优化？
- 综合考虑跨周期多维度指标，如财务报表指标、市场指标、行业指标等；
- 加入机器学习算法，增加筛选条件和权重的灵活性；
- 对市盈率和市净率的选择范围进行调整，增加选股数量。
最终的选股逻辑
该选股策略是同时包含元素“元宇宙”、“收盘价大于昨日的最低价”以及特定的市盈率和市净率范围。在使用时，需进行合理的风险控制和仓位管理，同时建议加入更多的选股条件，以获得更好的投资回报。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙: SELECTEDINDUSTRY("gnxq")
收盘价大于昨日的最低价: CLOSE > REF(LOW,1)
深证主板中市盈率0-29.01市净率0-3.11的股票： SELECT WHERE INDEXWGT(INDEXCODE='399001.SH',FIELD='PERATION',P1='0',P2='29.01',OP='>=')
AND INDEXWGT(INDEXCODE='399001.SH',FIELD='PB',P1='0',P2='3.11',OP='<=') AND SECTORCODE='101'
python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
# 选股策略
def stock_selector(df):
# 筛选条件
condition1 = df['concepts'].str.contains("元宇宙")
condition2 = df['close'] > df['low'].shift(1)
condition3 = (df['pe_ttm'] >= 0) & (df['pe_ttm'] <= 29.01) & (df['pb'] >= 0) & (df['pb'] <= 3.11) # 市盈率和市净率条件
# 根据筛选条件进行选股
selected = df[condition1 & condition2 & condition3]
# 设定灵活的买卖策略
# 示例代码：定期调整仓位
selected['position'] = 1 / len(selected)
# 示例代码：加入止损点
selected['stop_loss'] = selected['low'].rolling(10).min() * 0.98 # 10日内最低价的98%作为止损点
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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