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以下条件的股票进行投资：三个技术指标同时金叉，排除北京A股。在技术面分析的基础上，筛选出成长性较好、估值尚未高企的股票。
选股逻辑分析
该选股策略结合了技术面分析，通过同时满足三个技术指标金叉、排除北京A股等多个条件进行筛选。同时，该选股策略关注元宇宙行业，具有高成长性和未来发展前景。适度的估值审慎控制，有助于降低投资风险。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 基于短期的技术面指标和股价涨幅，没有充分反应股票的长期表现；
- 排除北京A股，可能会排除一些未受市场重视的有发展前景的股票；
- 将选股范围局限于元宇宙行业，有可能会错过其他有潜在投资机会的行业和股票。
如何优化？
为降低选股策略的风险，可以考虑以下优化方法：
- 引入长期的基本面指标，如ROE、净利润增长率、资产回报率等，进一步筛选优质的个股；
- 考虑增加对A股未受市场重视的股票的关注度；
- 监控元宇宙产业发展情况，适时调整选股策略，避免错过其他高潜力产业。
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：选取在元宇宙行业中，同时满足三个技术指标金叉，排除北京A股的股票。此选股条件关注技术面，同时审慎控制股票估值，有助于降低投资风险。
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))
- 北京A股：排除
- 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
INDUSTRY_SECTOR.industry != '北京' AND
INDUSTRY_SECTOR.industry != '北京' AND
LAST(MCAP)/FREE_SHARES*1000 < 1000
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)
- 北京A股排除：INDUSTRY_SECTOR
- 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
INDUSTRY_SECTOR.industry != '北京' AND
LAST(MCAP)/FREE_SHARES*1000 < 1000
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, \
total_share, float_share, mkt_cap')
df = df[(df['industry'].str.contains(industry)) &
(df['mkt_cap'] / df['float_share'] * 1000 < 1000) &
~(df['industry'].str.contains('北京'))]
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):
filtered.append([code, df[df['ts_code'] == code]['name'].iloc[0]])
return pd.DataFrame(filtered, columns=['ts_code', 'name'])
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金叉，排除北京A股的所有股票信息。
## 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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