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“9点25分涨幅小于6%”。
选股逻辑分析
该选股策略综合了技术面和量化面的指标，通过选取元宇宙和30日平均线向上等技术面指标，以及9点25分涨幅小于6%的量化指标，筛选出早盘表现平稳且处于趋势上升的股票。选股逻辑清晰明确，为投资者提供了选择热门板块和强势走势的股票的途径。
有何风险？
- 市场风险因素的变化，可能导致整个市场的状况发生变化，从而影响选股策略的效果；
- 经济政策和市场供需方面的变化，可能导致股票价格走势与选股条件不相符；
- 选取早盘涨幅这一指标可能过于短视，对于长线投资者来说，该指标可能不够准确。
如何优化？
- 可以加入市场因素的筛选条件，比如当前市场处于牛市或是熊市，或是加入技术面和基本面指标的综合分析；
- 可以考虑选取更长时间段的平均线进行筛选，从而考虑更长期的趋势；
- 可以尝试将早盘涨幅指标替换为其他量化指标，比如换手率、成交量等。
最终的选股逻辑
在满足元宇宙、30日平均线向上和9点25分涨幅小于6%的条件的基础上，考虑加入其他市场和量化指标的筛选条件，来寻找更具投资价值的股票。
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)
9点25分涨幅小于6%：SELECTED_STOCKS(TODAYCHANGE * 100 <= 6)
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['list_time'].apply(lambda x: x.split(':')[0] == '09' and float(x.split(':')[1]) <= 25)
condition4 = df['changepercent'] <= 6
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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