问财量化选股策略逻辑
该选股策略包含元素“元宇宙”、“30日平均线向上”、“大单净量排行”。
选股逻辑分析
该选股策略基于技术面指标和资金面指标，通过股价突破以及大单净量等指标来筛选出强势股票。适合中短期投资操作。
有何风险？
- 股价突破是主观性较大的指标，容易出现偏差；
- 大单净量选股存在时间延迟，操作难度较大，在信息不对称的情况下存在主观判断的可能性；
- 选股缺乏基本面分析，难以全面把握公司业务和财务情况。
如何优化？
- 加入其他流动性分析、基本面指标等指标，进行综合分析；
- 优化大单净量的选股方法，可以采用较长期的累计方式计算大单净量，避免信息滞后的问题；
- 在实际操作过程中，可以结合其他风险控制方法，例如资产分散化和止损等方式，降低风险。
最终的选股逻辑
在满足元宇宙、30日平均线向上，大单净量排行等条件的基础上，综合考虑公司的基本面和流动性等指标，筛选出优质股票。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙：SELECTEDINDUSTRY("gnxq")
30日平均线向上：MA(CLOSE, 30) > REF(MA(CLOSE, 30), 1)
大单净量排行：GET_FUNDS_RANK('f51')
python代码参考
import pandas as pd
import baostock as bs
def stock_selector(df):
# 筛选条件
condition1 = df['concepts'].apply(lambda x: '元宇宙' in x)
condition2 = df['close'] > pd.Series(df['close']).rolling(window=30).mean().shift(1)
condition3 = df['code'].apply(lambda x: bs.query_money_flow_history(x, '2019-01-01', '2021-12-31').iloc[-1]['ddx'])\
.rank(ascending=False).apply(lambda x: x <= 30)
conditions = [condition1, condition2, condition3]
selected = df[conditions]
# 可以加入其他指标的筛选条件
# 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。
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