(supermind量化投资)task13/a/元宇宙、竞价主力净买大于0、昨日竞价换手率

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-30 发布

问财量化选股策略逻辑

该选股策略包含元素“元宇宙”、“竞价主力净买大于0”和“昨日竞价换手率大于0.26”。

选股逻辑分析

该选股策略主要考虑了市场热点、资金流向和股票交易活跃度等因素。要求选出具备三个方面优点的股票:一是处于市场热点板块,二是竞价主力净买入,表明资金流入较多,三是昨日竞价换手率较高,表明股票的交易活跃度比较高。

有何风险?

  1. 筛选条件过于简单,可能会漏选或误选一些标的;
  2. 选股逻辑没有考虑到技术指标和基本面等重要因素;
  3. 对于昨日竞价换手率的选择0.26可能比较随意,可能会影响到筛选效果。

如何优化?

  1. 加入其他技术指标和基本面因素来筛选优良标的,增加筛选条件,提高精度;
  2. 对于股票交易活跃度的判断,可以结合其他指标进行综合判断,避免把交易活跃度过于作为主要筛选条件;
  3. 通过数据适当调整昨日竞价换手率的选择,提高筛选效果和覆盖率。

最终的选股逻辑

基于元宇宙、竞价主力净买和昨日竞价换手率大于0.26等条件下,选出符合要求的标的。

同花顺指标公式代码参考

元宇宙:SELECTEDINDUSTRY("gnxq")

竞价主力净买:(VOL - 3 – 5 + 1) * 50 / 10000

昨日竞价换手率大于0.26:JSL>0.26

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 = pd.Series(df['jbmoneysum']).rolling(window=2).apply(lambda x: x.iloc[-1] > x.iloc[-2] and x.iloc[-1] > 0, raw=True)
    condition3 = pd.Series(df['jchange']).shift(1) > 0.26

    conditions = [condition1, condition2, condition3]
    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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