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、2021年营收/2018年营收大于1.1。通过筛选符合要求的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股策略主要通过以下三个条件选择符合要求的个股进行投资：
- 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已接近长期均线；
- 2021年营收/2018年营收大于1.1：考虑股票公司的盈利水平。
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？
- 系统性风险等市场风险；
- 忽略了其他重要技术指标；
- 只考虑了过去的营收数据，不能完全代表未来的盈利能力。
如何优化？
- 加入其他基本面指标辅助选股，如市盈率、市净率等；
- 加强技术分析能力，综合多个指标进行选股；
- 结合行业发展趋势，考虑未来盈利水平。
最终的选股逻辑
该选股策略选择元宇宙板块中、股价大于250日均线、2021年营收/2018年营收大于1.1的股票作为投资目标。
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)
2021年营收/2018年营收大于1.1：TTM("operating_revenue_yoy") >= 1.1
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']
# 获取符合条件的股票
data_selected = pd.DataFrame()
for code in gnxq_stocks['con_code']:
df = pro.query('stock_basic', ts_code=code, fields='name')
data = pro.query('income', ts_code=code, start_date='20180101', end_date='20211231')
data = data[['ts_code', 'end_date', 'total_operating_revenue']]
data['operating_revenue_yoy'] = data['total_operating_revenue'].pct_change(periods=3) * 100
data = data.sort_values(by=['end_date'], ascending=False)
if len(data) > 1 and data.iloc[0]['operating_revenue_yoy'] >= 1.1:
data_selected = data_selected.append(df)
return data_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。
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