问财量化选股策略逻辑
该选股策略是同时包含元素“元宇宙”、“收盘价大于昨日的最低价”以及“换手率大于2%且小于9%”的股票。
选股逻辑分析
该选股策略从元宇宙主题股中选取股价较为合适的个股。考虑收盘价大于昨日最低价来确定股票短期趋势向好，具备快速反弹的特征。同时通过筛选换手率在2%~9%，排除了波动性过大或过小的个股，使选出的股票更具有长期投资价值。
有何风险？
- 选股策略过于单一，可能无法涵盖市场其他重要的投资指标和信息，选股结果可能存在一定的失真。
- 换手率对于不同行业的公司可能存在一定的影响，不能一概而论。
- 未考虑股票的基本面数据和财务数据，选股有效性存在一定的风险。
如何优化？
- 可以引入更多可靠的数据指标，如市盈率、市净率、股息率、ROE等财务指标，来多角度、多维度选股，降低风险。
- 可以根据不同的市场环境和投资风格制定不同的选股策略和指标条件，以适应不同的投资需求。
- 可以结合技术分析指标，如MACD、KDJ等，辅助选股。
最终的选股逻辑
该选股策略是基于元宇宙主题、收盘价大于昨日最低价和换手率在2%~9%之间的综合筛选。建议在使用时，可以根据具体的投资需求，灵活选择合适的指标条件，来得出更为精准、有效的选股结果。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙: SELECTEDINDUSTRY("gnxq")
收盘价大于昨日的最低价: CLOSE > REF(LOW, 1)
换手率大于2%且小于9%: (VOL / CAPITAL) > 0.02 AND (VOL / CAPITAL) < 0.09
python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
# 选股策略
def stock_selector(df):
# 筛选条件
condition1 = df['concepts'].str.contains('元宇宙')
condition2 = df['close'] > df['low'].shift(1)
condition3 = (df['vol'] / df['capital']) > 0.02
condition4 = (df['vol'] / df['capital']) < 0.09
# 综合筛选
selected = df[condition1 & condition2 & condition3 & condition4]
# 设定灵活的买卖策略
# 示例代码：定期调整仓位
selected['position'] = 1 / len(selected)
# 示例代码：加入止损点
selected['stop_loss'] = selected['low'].rolling(10).min() * 0.98 # 10日内最低价的98%作为止损点
return selected
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
