(supermind量化投资)task13/a/元宇宙、前日实际换手率>3～28、振幅大于

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%至28%之间，振幅大于1的个股进行投资。

选股逻辑分析

该选股策略主要围绕以下条件进行选股：

1. 选取元宇宙行业中的个股，因为元宇宙领域具有较高的成长性和隐含收益；
2. 前日实际换手率在3%至28%之间，可能表示该个股存在着资金流动性和市场认可度；
3. 振幅大于1，可能存在着较大的市场波动性和投资机会。

综合以上条件，选择符合条件的个股进行投资。

有何风险？

1. 前日实际换手率和振幅指标均属于短期指标，不能准确反映个股的长期投资价值；
2. 该选股策略忽略了个股的基本面因素、行业前景等因素。

如何优化？

1. 同时加入基本面因素、行业前景等因素，以综合判断个股的投资价值；
2. 采用动态止损策略，保证投资的风险控制。

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%至28%之间，振幅大于1的个股进行投资。

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);
• 振幅：ABS((HIGH()-LOW())/REF(CLOSE(),1));

选股公式：GNBK("gnxq") AND TURNOVER(2)>3 AND TURNOVER(2)<28 AND ABS((HIGH()-LOW())/REF(CLOSE(),1)) > 1

Python代码参考

import pandas as pd
import tushare as ts
from pandas_datareader import data as pdr
import yfinance as yf

yf.pdr_override()

def stock_selector():
    ts.set_token('your_token')
    pro = ts.pro_api()
    data1 = pro.query('stock_basic', exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry')
    data1 = data1[data1['name'].str.contains('元宇宙')]
    start_date = str((pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=30)).date())
    end_date = str(pd.Timestamp.now().date())
    data2 = pdr.get_data_yahoo(list(data1['ts_code']), start=start_date, end=end_date, group_by='ticker')
    data2.reset_index(inplace=True)
    data2['Pct_Change'] = (data2['Close'] - data2['Close'].shift(1)) / data2['Close'].shift(1)
    data2['Amplitude'] = abs((data2['High'] - data2['Low']) / data2['Close'].shift(1))
    data2.dropna(inplace=True)
    data2 = data2.groupby(by='level_0', as_index=False).apply(lambda x:x.iloc[-2, :])
    data2.reset_index(drop=True, inplace=True)
    data2 = pd.merge(data1, data2, left_on='ts_code', right_on='level_0', how='inner')
    data2.set_index(['ts_code'], inplace=True)
    data2 = data2.loc[(data2['Pct_Change'] > 0) & (data2['Amplitude'] > 0)]
    data2[['Pct_Change', 'Amplitude']] = data2[['Pct_Change', 'Amplitude']] * 100
    data2 = data2[(data2['Pct_Change'] > 3) & (data2['Pct_Change'] < 28)]
    data2.reset_index(inplace=True)
    data3 = data2.loc[:, ['ts_code', 'name', 'industry']]
    return data3

    ## 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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