(supermind量化投资)task13/a/元宇宙、收盘价大于昨日的最低价、昨日主力控

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2023-08-30 发布

问财量化选股策略逻辑

该选股策略是同时包含元素“元宇宙”、“收盘价大于昨日的最低价”和“昨日主力控盘”的标的股票。

选股逻辑分析

该选股策略主要考虑元宇宙板块中被主力资金控盘的标的,且这些标的股票收盘价高于昨日的最低点。从资金流入和走势两方面确定个股的价值投资潜力。

有何风险?

  1. 只考虑了单一指标,没有全面考虑公司基本面及行业发展趋势的影响,存在漏选实力强的标的股票的风险;
  2. 仅考虑了昨日主力控盘,如果主力资金抽离,可能导致股票价格逆势下跌;
  3. 选股策略缺少灵活的买卖策略和仓位管理,需要合理控制仓位风险。

如何优化?

  1. 引入公司基本面和行业发展趋势等指标,综合考虑标的的总体价值;
  2. 设定灵活的买卖策略,避免盲目跟风,合理控制仓位风险;
  3. 定期回顾和优化策略,尽量避免机械化地依据选股策略进行操作。

最终的选股逻辑

该选股策略是同时包含元素“元宇宙”、“收盘价大于昨日的最低价”和“昨日主力控盘”的标的股票,并综合考虑公司基本面和行业发展趋势等指标,并设定灵活的买卖策略,合理控制仓位风险。需定期回顾和优化策略,尽量避免机械化依据选股策略进行操作,规避市场风险。

同花顺指标公式代码参考

元宇宙: SELECTEDINDUSTRY("gnxq")

收盘价大于昨日的最低价: CLOSE > REF(LOW, 1)

昨日主力控盘: SELECTBDI(BDVOLRATIO, 20, 1.5, 0.15, 0.05)

python代码参考

import pandas as pd
import numpy as np
import talib as ta

# 选股策略
def stock_selector(df):
    # 筛选条件
    condition1 = df['concepts'].str.contains("元宇宙")
    condition2 = df['close'] > df['low'].shift(1)
    condition3 = ta.SELECTBDI(df['volume'], window=20, minvolchg=0.05, minpartchg=1.5, minscore=0.15) > 0 # 筛选昨日主力控盘的股票
    # 组合筛选条件
    selected = df[condition1 & condition2 & condition3]
    # 综合筛选条件
    # 示例代码:加入财务指标
    selected = selected[selected['pe_ttm'] < 30] # 市盈率小于30
    selected = selected[selected['pb'] < 3] # 市净率小于3
    # 示例代码:加入动量指标
    selected['momentum'] = ta.MOM(selected['close'], 10)
    # 设定灵活的买卖策略
    # 示例代码:定期调整仓位
    selected['position'] = 1 / len(selected)
    # 示例代码:加入止损点
    selected['stop_loss'] = selected['low'].rolling(10).min() * 0.98 # 10日内最低价的98%作为止损点

    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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