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、酷特智能早晨之星。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较稳定且接近长期均线。
- 酷特智能早晨之星：判断个股当前的技术指标是否显示出买入的信号。
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？
- 技术指标的处理可能存在一定的主观性与局限性，可能无法完全准确地识别出符合投资的股票。
- 过度依赖历史价格数据，未能及时反映股票的最新变化，对投资收益造成影响。
如何优化？
- 不仅考虑股票当前的价格波动，还应关注其他财务和业绩指标的变化趋势，以更加全面、准确地评估股票风险。
- 增加其他技术指标的考核，以确保选出的股票价值稳定，风险较小。
- 科学制定投资策略和风控方案，及时调整和优化。
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，且出现酷特智能早晨之星的股票进行投资。
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)
酷特智能早晨之星：REF(O, 2) > REF(C, 2) AND O < C AND C < REF(C, 1) AND
(C - O) / (H - L) > 0.6 AND (C - O) / (H - L) < 0.95 AND
(C - L) / 0.001 / V > 80
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']:
df = pro.query('daily', ts_code=code, fields='trade_date, close, high, low, open, vol')
if len(df) < 3:
continue
if df.iloc[-2]['close'] >= df['close'].rolling(250).mean()[249] and \
sum(df.tail(3)[['open', 'close', 'high', 'low', 'vol']].apply(
lambda x: (x[1] < x[0]) & (x[1] > x[3]) & (x[1] < x[2]) & ((x[1]-x[0])/(x[2]-x[3]) > 0.6) &
((x[1]-x[0])/(x[2]-x[3]) < 0.95) & ((x[1]-x[3])/x[4] > 80), axis=1)) >= 1:
_basic = pro.query(
'stock_basic',
ts_code=code,
fields=['name', 'industry', 'exchange', 'list_date']
)
if ('ST' not in _basic['name'].values[0]) and (_basic['exchange'].values[0] != 'SZSE') and \
(_basic['list_date'].values[0] <= '20220101'):
data_selected = data_selected.append(
df.tail(1).assign(name=_basic['name'].values[0], industry=_basic['industry'].values[0])
)
data_selected = data_selected.sort_values(by=['close'], ascending=False)
return data_selected[['name', 'industry']]
## 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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