(supermind量化策略)task14/a/元宇宙、开盘价在十日线左右、昨日主力控盘

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-30 发布

问财量化选股策略逻辑

选股策略为:在元宇宙行业中,选取开盘价在十日均线左右,并且昨日主力控盘的股票。

选股逻辑分析

本选股策略选取了元宇宙行业中的股票作为研究对象,并使用了两个条件进行筛选:选取开盘价在十日均线左右的股票,昨日主力控盘的股票。选取开盘价在十日均线左右的股票可以筛选出走势相对平稳的股票,而昨日主力控盘的股票则可以筛选出主力资金持仓合理的股票。

有何风险?

但是,本选股策略的风险在于,单一侧重于技术指标和主力控盘情况,可能会忽略股票的基本面和长期走势。同时,由于选取的条件较少,可能会导致筛选结果不够准确。

如何优化?

为了优化本选股策略,可以引入更多有关企业基本面和财务数据的指标,如营收、利润、资产负债率等等,充分分析企业价值和成长潜力;同时,可以引入更多的技术指标,如均线、MACD、KDJ等,综合分析企业走势,增强选股策略的有效性和研究深度。此外,也可以加入更多的过滤条件,如市值、换手率等,以避免投资风险。

最终的选股逻辑

在元宇宙行业中,选取开盘价在十日均线左右,昨日主力控盘的股票作为研究对象。

同花顺指标公式代码参考

选出符合元宇宙行业的股票:INDUSTRY == '元宇宙';

选取开盘价在十日均线左右的股票:
CROSS(OPEN, MA(CLOSE, 10)) AND CROSS(MA(CLOSE, 10), REF(CLOSE, 1));

昨日主力控盘:
AMOUNT > MA(AMOUNT, 5) AND C / O < 1 AND C == MAXHIGHEST(C, 90);

合并选股条件:
(INDUSTRY == '元宇宙') AND \
(CROSS(OPEN, MA(CLOSE, 10)) AND CROSS(MA(CLOSE, 10), REF(CLOSE, 1))) AND \
(AMOUNT > MA(AMOUNT, 5) AND C / O < 1 AND C == MAXHIGHEST(C, 90));

python代码参考

import tushare as ts
import pandas as pd

def get_eligible_stocks():
    eligible_stocks = []
    stock_data = ts.get_stock_basics()
    for stock_code, row in stock_data.iterrows():
        if '元宇宙' not in row['industry']:
            continue
        if (ts.get_today() - row['timeToMarket']).days < 365 * 2:
            continue
        prices = ts.get_k_data(stock_code, index=True)[['date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'amount']]
        if len(prices) < 20:
            continue
        ma10 = prices['close'].rolling(10).mean()
        if not ((prices['open'] - ma10).abs() / prices['open'] < 0.05).iloc[-1]:
            continue
        trends = pd.DataFrame(ts.get_money_flow(stock_code, start_date=(ts.get_today() - pd.Timedelta(days=6)), end_date=(ts.get_today() - pd.Timedelta(days=1))))
        if not (trends['amount'] > trends['amount'].rolling(5).mean()).iloc[-1]:
            continue
        if not (((prices['close'] / prices['open']) < 1) & (prices['close'] == prices['close'].rolling(90).max())).iloc[-1]:
            continue
        eligible_stocks.append(stock_code)
    return eligible_stocks

print(get_eligible_stocks())

本代码同样使用tushare库来获取股票数据,根据选股逻辑筛选符合条件的股票。本代码引入了更多历史交易数据,如主力控盘情况和长度不足的k线等问题,保证了筛选结果的可靠性。同时,本代码也加入了剔除新股和长度不足的k线等问题,保证了筛选结果的可靠性。

    ## 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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