问财量化选股策略逻辑
选股逻辑包括三个条件：选取元宇宙行业的股票、机构动向大于0、竞价主力净买大于0。根据这些条件进行选股，进行投资。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑以下三个条件进行选股：
- 选取元宇宙行业的股票：选择符合该行业特性的个股；
- 机构动向大于0：关注机构对个股的投资热度趋势；
- 竞价主力净买大于0：考虑股票竞价交易时的大宗交易情况；
- 综合以上条件选出符合要求的股票进行投资。
综合以上条件，选择符合条件的个股进行投资。
有何风险？
- 元宇宙行业尚处于发展初期，其股票走势不稳定；
- 机构动向具有滞后性，选股策略容易出现误判；
- 竞价交易情况波动较大，可能影响选股效果。
如何优化？
- 加入更多技术指标，如RSI、MACD等对个股的整体走势进行判断；
- 调整选股策略中的条件权重；
- 结合行业及个股财务情况进行研判。
最终的选股逻辑
该选股策略选择元宇宙行业中，机构动向大于0且竞价主力净买大于0的个股。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙行业：GNBK("gnxq")
机构动向：DRS_M("zlltgtzb")
竞价主力净买：JBMJ = BIDMJ2 + BIDMJ1 - OFRMRJ1 - OFRMRJ2;
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()
t = pro.trade_cal(start_date='20210101')
trade_dates = t[t['is_open'] == 1]['cal_date'].tolist()
data_all = pd.DataFrame()
for trade_date in trade_dates:
data = pro.query('stock_basic', exchange='', is_hs='H')
data = data[data['name'].str.contains('元宇宙')]
data_inst = pro.moneyflow(ts_code=data['ts_code'].tolist(), start_date=trade_date, end_date=trade_date, fields='ts_code,hgt,mrghgt')
data_inst = data_inst.loc[data_inst['hgt'] > 0, ['ts_code', 'hgt', 'mrghgt']]
data_inst['is_inst_buy'] = data_inst['hgt'] > data_inst['mrghgt']
data_inst = data_inst.loc[data_inst['is_inst_buy'] == True, ['ts_code']]
selected_tics = data_inst['ts_code'].tolist()
data_jbmj = pro.block_trade(
start_date=trade_date,
end_date=trade_date,
fields='ts_code,deal_price,vol'
)
data_jbmj = data_jbmj.groupby('ts_code').sum().reset_index()
data_jbmj['is_jbmj_buy'] = data_jbmj['vol'] > 0
data_jbmj = data_jbmj.loc[data_jbmj['is_jbmj_buy'] == True, ['ts_code']]
selected_tics = list(set(selected_tics) & set(data_jbmj['ts_code'].tolist()))
daily = pro.daily(
ts_code=','.join(selected_tics),
start_date=trade_date,
end_date=trade_date,
fields='ts_code,trade_date,close'
)
data_all = pd.concat([data_all, daily])
return data_all
## 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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