问财量化选股策略逻辑
该选股策略包括三个条件：元宇宙、昨日股价大于250日均线、深证主板中市盈率0-29.01市净率0-3.11的股票。通过筛选出符合条件的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股策略主要通过以下三个条件进行选股：
- 元宇宙：选择热门板块中的个股。
- 昨日股价大于250日均线：判断个股目前的价格是否接近长期均线及相对稳定。
- 深证主板中市盈率0-29.01市净率0-3.11的股票：选择符合该条件的股票进行投资，以获取相对低估的股票。
综合以上三个条件，选择符合要求的个股进行投资。
有何风险？
- 综合策略较多，统计意义下的筛股效果难以保证。
- 入门标准较高，不易掌握。
如何优化？
- 在综合考虑多种策略时，应确保各项指标的重要性和满足条件的合理度。
- 根据不同市场情况和投资风格，可以设置不同的筛选因素，以更好地匹配个人的投资需求。
最终的选股逻辑
该选股策略选择元宇宙板块中，股票均价站在250日均线之上，在深证主板中市盈率0-29.01市净率0-3.11的股票中进行投资。
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)
深证主板中市盈率0-29.01市净率0-3.11的股票：PE >=0 and PE <= 29.01 and PB >= 0 and PB <= 3.11 and GZDATE >= 20030101 and GZDATE<=20201231
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
from stockstats import StockDataFrame
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']:
ts_data = ts.pro_bar(
ts_code=code,
adj='qfq',
start_date='20200101',
end_date='20211231'
)
if len(ts_data) > 1:
stock = StockDataFrame.retype(ts_data)
if stock.iloc[-1]['close'] >= stock['close'].rolling(250).mean()[249]:
pe_pb = pro.query(
'daily_basic',
ts_code=code,
start_date='20211231',
end_date='20211231',
fields='pe,pb'
)
if (pe_pb['pe'].values[0] >= 0) and (pe_pb['pe'].values[0] <= 29.01) and \
(pe_pb['pb'].values[0] >= 0) and (pe_pb['pb'].values[0] <= 3.11):
df = pro.query('stock_basic', ts_code=code, fields=['name', 'industry', 'market'])
if ('ST' not in df['name'].values[0]) and (df['market'].values[0] == 'SZSE') and (df['list_status'].values[0] == 'L'):
data_selected = data_selected.append(stock[['pe']].tail(1).assign(name=df['name'].values[0]))
data_selected = data_selected.sort_values(by=['pe'], ascending=False)
return data_selected[['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？
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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