问财量化选股策略逻辑
该选股策略选取元宇宙行业中，前日实际换手率在3%-28%之间，并且机构抄底的个股进行投资。
选股逻辑分析
该选股策略的选股条件主要包括：
- 选取元宇宙行业中的股票，因为这些企业可能受到元宇宙行业内用户需求的影响，具有潜在的成长性；
- 前日实际换手率在3%-28%之间，表示该个股具有一定的资金流动性，并且市场对其价值存在认可；
- 选取机构抄底的个股，这可能表示机构对该企业未来的价值有一定的看好。
通过对以上条件进行综合挑选，最终选出符合条件的个股进行投资。
有何风险？
- 依赖于机构抄底的指标可能有一定盲目性，不能完全代表市场情况，选股结果可能有一定的偏差；
- 在筹码分布等因素影响下，即使机构抄底，股价仍有可能下降，在选股过程中需注意风险管理；
- 前日实际换手率和机构抄底的具体取值范围会影响选股结果，需根据实际情况进行调整。
如何优化？
- 增加其他重要因素，如市盈率、市净率等；
- 采用机器学习算法，优化选股策略模型，提高选股精度；
- 建立风险控制机制，如止损和仓位控制，降低投资风险。
最终的选股逻辑
该选股策略选取元宇宙行业中，前日实际换手率在3%-28%之间，并且机构抄底的个股进行投资。选股条件具体为：元宇宙行情为GNXQ，前日实际换手率为TURNOVER(2)，机构抄底比率为ORG_HOLD_PRO_RATIO，按机构持股比例降序排列TOP5。
同花顺指标公式代码参考
- 元宇宙行情：GNBK("gnxq");
- 前日实际换手率：TURNOVER(2);
- 机构抄底比率：ORG_HOLD_PRO_RATIO;
- 选股条件：GNBK("gnxq") AND TURNOVER(2)>3 AND TURNOVER(2)<28 AND ORG_HOLD_PRO_RATIO > 0 AND RANK(ORG_HOLD_PRO_RATIO) <= 5 ORDER BY ORG_HOLD_PRO_RATIO DESC;
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()
data1 = pro.query('stock_basic', exchange='SSE', list_status='L', fields='ts_code,name,industry')
data1 = data1[data1['industry'].str.contains('元宇宙')]
data2 = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date='20220111', fields='ts_code,turnover_rate,amount')
data2['actual_turnover'] = data2['turnover_rate'] * 100
data2 = data2[data2['actual_turnover'] > 3]
data2 = data2[data2['actual_turnover'] < 28]
data3 = pro.top10_holders(ts_code='', start_date='20220111', end_date='20220111')
data3 = data3[data3['holder_name'].str.contains('机构')].groupby('ts_code')['hold_ratio'].sum().reset_index()
data3.columns=['ts_code','org_hold_ratio']
data4 = pd.merge(data1, data2[['ts_code', 'actual_turnover']], on='ts_code', how='inner')
data4 = pd.merge(data4, data3[['ts_code', 'org_hold_ratio']], on='ts_code', how='left')
data4 = data4.dropna(subset=['org_hold_ratio'])
data4 = data4.sort_values(by='org_hold_ratio', ascending=False).head(5)
return data4[['ts_code', 'name']]
## 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？
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