(supermind量化投资)task13/a/元宇宙、昨日股价大于250日均线、近25个

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-30 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑包括三个条件:元宇宙板块中的股票、昨日股价大于250日均线、近25个交易日有单日涨幅大于等于10%。根据这些条件筛选符合条件的股票,进行投资。

选股逻辑分析

该选股策略主要考虑以下三个条件进行选股:

  1. 元宇宙板块中的股票:选择热门板块中的个股。
  2. 昨日股价大于250日均线:判断个股目前的价格是否相对稳定且接近长期均线。
  3. 近25个交易日有单日涨幅大于等于10%:选择近期有表现较优的个股,有望延续较高的收益。

综合以上三个条件,选择合适的个股进行投资。

有何风险?

  1. 过度关注近期涨幅较高的股票,容易导致追高操作和风险偏好过高。
  2. 个股的单日大涨可能是由于某些利好消息等非长期因素影响,不能完全代表其长期的投资价值。
  3. 选股逻辑中未考虑风险管理和资金管理等关键因素,容易导致偏离规划和亏损压力。

如何优化?

  1. 加入更全面、准确的数据指标,深入分析企业的基本面、业绩、财务状况等,考虑股票的长期价值和风险水平。
  2. 注重个股投资的长期价值,选股逻辑中可以加入其他的技术指标如MACD等,结合基本面数据综合分析。
  3. 建立完善的风险管理和资金管理体系,定期审查和调整投资组合,避免单一个股过度分散持仓,保证资金的有效配置。

最终的选股逻辑

该选股策略选择元宇宙板块中,昨日股价大于250日均线,近25个交易日有单日涨幅大于等于10%的个股进行投资。

同花顺指标公式代码参考

元宇宙:GNBK("gnxq")

昨日股价大于250日均线:C >= MA(250)

近25个交易日有单日涨幅大于等于10%:COUNT(C >= REF(C, 1) * 1.1, 25) > 0

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()

    # 获取所有元宇宙板块中的个股
    gnxq = pro.index_basic(
        fields='category',
        identifying_code='9650',
        market='SSE'
    )
    gnxq_stocks = gnxq.loc[gnxq['category'] == 'GN023']

    data_selected = pd.DataFrame()
    for code in gnxq_stocks['con_code']:
        _basic = pro.query(
            'stock_basic', 
            ts_code=code,
            fields=['name', 'industry', 'exchange', 'list_date']
        )
        if len(_basic) == 0:
            continue
        if ('ST' not in _basic['name'].values[0]) and (_basic['exchange'].values[0] != 'SZSE') and \
                (_basic['list_date'].values[0] >= '20210101'):
            df = pro.query(
                'daily',
                ts_code=code,
                fields='trade_date, close, high, low, open, pct_chg, vol, amount'
            )
            if len(df) < 25:
                continue
            if (df.iloc[-1]['close'] >= df['close'].rolling(250).mean()[249]) and \
                    (len(df[df['close'] >= df['close'].shift(1) * 1.1]) >= 1):
                df_today = df.tail(1)
                df_today['name'] = _basic['name'].values[0]
                df_today['industry'] = _basic['industry'].values[0]
                df_today['exchange'] = _basic['exchange'].values[0]
                df_today['list_date'] = _basic['list_date'].values[0]
                data_selected = data_selected.append(df_today)

    data_selected = data_selected.sort_values(by=['amount'], ascending=False)
    return data_selected[['name', 'industry', 'exchange', 'list_date']]
    ## 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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
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