问财量化选股策略逻辑
该选股策略包含元素“元宇宙”、“竞价主力净买大于0”和“最近三天收盘价都下跌”。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了板块热点、资金流向和股票走势等多方面因素。要求选出具备三个方面优点的股票：一是处于元宇宙热点板块中，二是竞价主力净买入，表明资金流入较多，三是最近三天收盘价都下跌，可能存在超卖情况。
有何风险？
- 三连阴风险：选股条件只考虑了最近三天的股票走势，该情况下可能出现短期假象；
- 选股条件存在一定的主观性和片面性。
如何优化？
- 加入更多的技术分析指标，提高选股准确度；
- 增加选股策略的动态性，例如增加选股板块自适应器，跟踪市场热点的变化，以及股票价格变化趋势的变化；
- 选股策略可以结合基本面分析指标和市场情绪指标一起作为依据，以提高选股准确度。
最终的选股逻辑
综合考虑元宇宙市场热点、竞价主力净买、股票价格变化趋势等多方面因素，选出具备优点的股票。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙：SELECTEDINDUSTRY("gnxq")
竞价主力净买：(VOL - 3 – 5 + 1) * 50 / 10000
三连阴：REF(CLOSE, 1) < REF(CLOSE, 2) AND REF(CLOSE, 2) < REF(CLOSE, 3)
Python代码参考
import talib
import pandas as pd
def stock_selector(df):
# 筛选条件
condition1 = df['concepts'].apply(lambda x: '元宇宙' in x)
condition2 = pd.Series(df['jbmoneysum']).rolling(window=2).apply(lambda x: x.iloc[-1] > x.iloc[-2] and x.iloc[-1] > 0, raw=True)
condition3 = (df['close'].shift(1) < df['close'].shift(2)) & (df['close'].shift(2) < df['close'].shift(3))
conditions = [condition1, condition2, condition3]
selected = df[conditions]
# 可以加入其他指标的筛选条件和综合分析
# selected = selected[other_conditions]
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。
