(supermind量化投资)task13/a/元宇宙、前日实际换手率>3～28、周线红柱

问财量化选股策略逻辑

该选股策略选择元宇宙行业中，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，周线红柱。

选股逻辑分析

该选股策略的选股条件主要包括：

1. 选择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；
2. 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；
3. 周线红柱，反映股票行情处于上涨趋势，具有上涨潜力，具有投资价值。

有何风险？

1. 忽略了其他重要的财务指标和技术指标，不能充分反映企业的基本面和未来发展趋势；
2. 周线红柱可能反映反弹行情，而非上涨趋势，存在短期投资风险；
3. 当前市场走势不稳定时，该选股策略可能存在较高的风险。

如何优化？

1. 可以增加其他选股条件，如PE、PB等财务指标、技术指标等，综合考虑来筛选具备投资价值的股票；
2. 对周线红柱进行细致分析，了解其上涨趋势是否真实和可持续，以及其他技术指标是否同步支持；
3. 针对不同市场走势设定不同的选股条件，避免投资风险。

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，周线出现红柱的股票进行投资。

具体选股条件为：元宇宙行情为GNXQ，前日实际换手率为 TURNOVER(2)，周线红柱判断采用均线红绿柱指标（VR），例如：

INDUSTRYIDB(2859,GNXQ) AND TURNOVER(2)>3 AND TURNOVER(2)<28 AND CROSS(VR.BIAS(10), 0)

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)
• 均线红柱：VR

在通达信中，可以使用如下指标代码：

VRCOLOR:=(VR>REF(VR,1) AND VR>0) ? COLORRED : (VR<REF(VR,1) AND VR<0) ? COLORGREEN : COLORGRAY;

Python代码参考

import pandas as pd
import tushare as ts
import talib as ta

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, market_cap, pe, pb, area')
    data1['ipo_date'] = pd.to_datetime(data1['list_date'])
    data1 = data1[data1['industry'].str.contains('元宇宙') & (data1['list_status'].isin(['L', 'N']))]
    data2 = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date='20220101', fields='ts_code, turnover_rate_f')
    data2['actual_turnover'] = data2['turnover_rate_f'] * 100
    data2.index = pd.to_datetime(data2['trade_date'], format='%Y%m%d')
    data3 = data2[(data2['actual_turnover'] > 3) & (data2['actual_turnover'] < 28)]
    data4 = ts.pro_bar(ts_code='000001.SZ', adj='qfq', start_date='20220101', end_date='20220301', ma=[5, 10], factors=['vr'])
    data5 = data3.merge(data4[['ts_code', 'vr', 'MA5', 'MA10']], on='ts_code', how='inner')
    data6 = data1.merge(data5[['ts_code', 'vr', 'MA5', 'MA10']], on='ts_code', how='inner')
    data6['vr_diff'] = data6['vr'] - data6['vr'].shift(1)
    data6['vr_color'] = ['red' if x > 0 else 'green' if x < 0 else 'gray' for x in data6['vr_diff']]
    data7 = data6[(data6['vr_color']=='red')]
    return data7[['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。


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