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“剔除昨日涨停”。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了元宇宙、趋势均线和股票涨停情况。要求选出具备两个方面优点的股票：一是处于上升趋势，二是昨日没有表现过于强势。
有何风险？
- 筛选条件过于简单，可能会漏选或误选一些标的；
- 去除昨日涨停可能会导致过度谨慎选择，相应的收益率可能会受到影响；
- 数据的来源问题，不同数据源数据效果可能存在差异。
如何优化？
- 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；
- 优化去除昨日涨停的风控机制，设置基于涨跌幅、成交量、监管因素等综合评估的建议；
- 考虑建立更多的补充逻辑，以应对市场不同阶段变化。
最终的选股逻辑
基于元宇宙和30日均线向上的条件下，剔除昨日有涨停的股票。
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)
剔除昨日涨停：REF(CLOSE/LASTEST(CLOSE, 1), 1) < 1 AND REF(VOL/LASTEST(VOL, 1), 1) < 1
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 = pd.Series(df['close']).rolling(window=2).apply(lambda x: (x.iloc[-1] == max(x)) & (x.iloc[-1] == x.iloc[-2])).apply(lambda x: not x)
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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