问财量化选股策略逻辑
该选股策略选择在元宇宙行业中，同时满足以下条件的股票进行投资：三个技术指标同时金叉，竞价涨幅在-2%到5%之间，以此来筛选具有成长性和投资潜力的股票。
选股逻辑分析
该选股策略选取元宇宙行业中的股票，通过技术指标找到更有投资潜力的股票，同时通过竞价涨幅进行筛选，选择具有成长性的股票。通过以上选股条件，可以有效地提高选股成功的概率。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：
- 过度依赖技术指标可能忽略股票基本面和风险因素；
- 竞价涨幅作为短期指标可能影响股票的长期表现；
- 元宇宙行业投资风险高，存在市场波动风险。
如何优化？
为减少选股策略的风险和提高选股成功率，可以考虑以下优化方法：
- 结合股票的基本面指标，如盈利、估值等进行选股；
- 去除不必要的技术指标，选择合适的指标进行选股，避免指标间的多重共线性；
- 采用长期均线进行选股，避免短期波动对选股策略的影响。
最终的选股逻辑
综合以上分析，可以得到一个较为完善的选股逻辑：选择元宇宙行业中，同时满足三个技术指标同时金叉，竞价涨幅在-2%到5%之间的股票进行投资。
具体的选股条件为：
- 元宇宙行情：GNBK('gnxq')
- MACD指标：CROSS(MACD(12,26,9), MACDSignal(12,26,9))
- 综合异动指标：JBPY
通过以上条件，可以筛选出同时具有技术面和基本面优势，且具有稳定增长潜力的股票，并通过竞价涨幅的限制，降低风险。
同花顺指标公式代码参考
- 元宇宙行情：GNBK('gnxq')
- MACD指标：MACD(12,26,9)、MACDSignal(12,26,9)
- 综合异动指标：JBPY(5, 10)
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def stock_selector(industry):
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
df = pro.stock_basic(list_status='L',exchange='',\
fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')
df = df[df['industry']==industry]
df['macd'] = ts.EMA(df['close'], 12)-ts.EMA(df['close'], 26)
df['macdsignal'] = ts.EMA(df['macd'], 9)
df['jbpys'] = ts.CYFQ(df['close'])
df['jbpy'] = (df['jbpys']+ts.REF(df['jbpys'], 1))/2
df = df[(df['macd']>0) & (df['jbpy']>0) & (df['jbpy'].shift(1)<0)]
df = df[df['jbpy'].between(-0.02, 0.05)]
return df
industry = '元宇宙'
df = stock_selector(industry)
print(df.head())```
以上代码将返回行业为“元宇宙”且同时满足三个技术指标金叉，竞价涨幅在-2%到5%之间的所有股票信息。
## 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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