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”、“价格＜12”。
选股逻辑分析
该策略旨在选取符合以下条件的元宇宙股票：价格低于12元，且处于上涨趋势，即30日平均线向上。这里的低于12元可以理解为股票的估值相对较低，存在足够的上涨空间。同时，价格低于12元也可以理解为中小散户购买的成本相对较低，便于涌入资金。通过结合30日平均线向上等指标，对选股筛选进行限制，筛选出有较大上涨空间的股票。
有何风险？
- 该策略仅仅依赖于价格低于12元，可能会选出质量不佳的股票；
- 筛选条件过于简单，可能选出没有实际价值的垃圾股票；
- 未考虑到基本面等重要指标，股票的投资价值存在不确定性。
如何优化？
- 加入更多优秀的基本面指标进行筛选，充分挖掘企业潜在的价值；
- 结合技术面指标，如RSI、MACD等，进行更加全面和准确的股票筛选；
- 考虑市场风格的变化，如成长型和价值型的交替，及时调整选股策略；
- 按照市场行情和热点板块进行定向选股。
最终的选股逻辑
在满足元宇宙股票、30日平均线向上的基础上，加入价格低于12元的筛选条件，选取具备较大上涨空间的股票。此外，在cal change的数据中可选取前 n%的个股进行再次的基本面以及技术面的深入筛选，将选取出来的能够在市场风格下落的股票适时剔除。
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)
价格＜12：CLOSE < 12
python代码参考
import pandas as pd
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['close'] < 12
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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