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“今日上涨>1主板”。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了板块热点、资金流向和技术面因素。要求选出具备三个方面优点的股票：一是处于元宇宙热点板块中，二是竞价主力净买入，表明资金流入较多，三是当天上涨幅度大于1%的主板股票，表明技术面处于较好状态。
有何风险？
- 标准不够严谨：在筛选出具备上述三个条件的股票时，可能会筛选出一些表面看起来业绩反弹的公司，实际上是企业扭亏为盈、恢复正常水平的情况；
- 可能会存在短期投机性的选股，导致盈利效果不稳定；
- 选股条件存在一定的主观性和片面性。
如何优化？
- 增加选股因素，比如综合分析股票的财务数据、市场情绪、行业发展趋势等，减少盲目；
- 选股条件还可以进行动态调整，避免长期死板式选股；
- 核心思路是提高选股策略的可持续性和合理性。
最终的选股逻辑
综合考虑元宇宙市场热点、竞价主力净买、技术面等多方面因素，选出具备优点的股票。
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
今日上涨>1主板：(CLOSE - REF(CLOSE, 1)) / REF(CLOSE, 1) > 0.01 AND SELECTEDAREA("沪深主板")
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def stock_selector():
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
# 获取符合条件的所有股票的代码
data = pro.query('stock_basic',
fields=['ts_code','name','industry','concept_name'],
where={'market':'SSE','list_status':'L','is_hs':'N'})
data['jbmoneysum'] = pro.moneyflow(ts_code=data['ts_code'], start_date='20190101',
end_date='20211022', fields='jb').groupby('ts_code')['jb'].sum()
data['yyzbl'] = data['concept_name'].apply(lambda x: '元宇宙' in x)
data['today_increase'] = (data['close'] - data['pre_close']) / data['pre_close'] > 0.01
data['isin_cb'] = data['ts_code'].apply(lambda s: 'SH60' in s or 'SZ00' in s)
# 可以加入其他指标的筛选条件和综合分析
selected = data[data['yyzbl'] & (data['jbmoneysum'] > 0)
& data['today_increase'] & data['isin_cb']]
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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