问财量化选股策略逻辑
该选股策略选取元宇宙行业中，符合以下条件的股票进行投资：前日实际换手率在3%~28%之间、圆弧形等相关概念较高的股票。
选股逻辑分析
该选股策略的选股条件主要包括：
- 选取元宇宙行业中的股票，因为这些企业可能受到元宇宙行业内用户需求的影响，具有潜在的成长性；
- 前日实际换手率在3%~28%之间，反映市场对其价值的认可度高且有成交热度，具有投资价值；
- 考虑圆弧形等相关概念较高的股票，这些企业可能受到元宇宙中的圆弧概念的影响，具有较大的投资潜力；
- 综合考虑上述条件，选出符合条件的具有潜在成长性、市场认可度高、市值较大的股票进行投资。
有何风险？
- 圆弧形等相关概念抽象，难以具体评估所选企业的投资价值；
- 圆弧形等相关概念应用范围较窄，可能限制标的的选择；
- 行业竞争激烈，技术、政策等因素可能对企业发展产生影响。
如何优化？
- 建立符合圆弧形概念的筛选指标和评价模型，评估企业的投资价值；
- 综合考虑市场和行业的相关因素，如行业景气度、政策、技术等因素，做出合理的投资决策；
- 配合其他技术分析指标，如均线、MACD等技术指标，更全面地评估股票投资机会；
- 对圆弧形等相关概念的应用范围和权重进行合理设置，以避免单一条件过于局限。
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%~28%之间，圆弧形概念较高的股票进行投资。
具体选股条件为：元宇宙行情为 GNXQ，前日实际换手率为 TURNOVER(2)，圆弧形概念应用为 CAHL。
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)
- 圆弧形概念应用：CAHL
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()
data1 = pro.query('stock_basic', exchange='SZSE', list_status='L', fields='ts_code, name, industry, list_date, total_share, float_share')
data1 = data1[data1['industry'].str.contains('元宇宙') & (data1['list_status'].isin(['L', 'N'])) & (data1['float_share'] > 10**8)]
data2 = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date='20220101', fields='ts_code, turnover_rate_f, volume')
data2['actual_turnover'] = data2['turnover_rate_f'] * 100
data2['arc_rate'] = data2['circ_mv'] / data2['total_mv'] * 100
data3 = data2[(data2['actual_turnover'] > 3) & (data2['actual_turnover'] < 28) & (data2['arc_rate'] > 50)]
data4 = pd.merge(data1, data3[['ts_code']], on='ts_code', how='inner')
return data4[['ts_code', '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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
