问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙行业、量比大于1.5、量比小于6、收盘价大于昨日的最低价。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样结合了行业和技术面因素，选择了符合元宇宙行业概念，且具有一定投资价值的标的股票。通过量比和收盘价大于昨日的最低价的筛选，能够筛选出具有较强的市场反应和投资机会的标的股票。
有何风险？
该选股逻辑同样忽略了标的股票的基本面因素，如盈利状况、估值等因素。同时，对于技术面的要求过于单一，容易被市场短期波动干扰，存在选股效果不稳定的情况。此外，选股逻辑不够全面，忽略了其他技术面指标，如KDJ、MACD等，可能影响选股效果。
如何优化？
同样可以加入基本面指标如PE、PB等指标，在筛选标的股票同时，对筛选出来的标的进行更全面的投资价值评估。同时，可加入其他技术面指标的考虑，如KDJ、MACD等指标和周期的考虑，来提高选股的准确性。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙行业、量比大于1.5、量比小于6、收盘价大于昨日的最低价、市盈率在0到150之间。
同花顺指标公式代码参考
LOW := REF(LOW, 1);
COND1 := CLOSE > LOW;
COND2 := VOL_RATIO > 1.5;
COND3 := VOL_RATIO < 6;
SELECTED := COND1 AND COND2 AND COND3;
python代码参考
import tushare as ts
gg_stocks = ts.get_zz500s()
gg_stocks = gg_stocks[gg_stocks['industry'] == '元宇宙']
selected_stocks = []
for stock in gg_stocks['code']:
# 判断股票是否停牌等
...
# 判断量比和收盘价
if stock.startswith(('688', '900')):
continue
if ts.get_realtime_quotes(stock)['pre_close'].iloc[0] == '0.00':
continue
vol_data = ts.get_tick_data(stock, date=ts.get_today()['date'], src='tt', pause=1)
if (vol_data['volume'].iloc[-5:].mean() / vol_data['volume'].rolling(window=5).mean().iloc[-1]) <= 1.5 or (vol_data['volume'].iloc[-5:].mean() / vol_data['volume'].rolling(window=5).mean().iloc[-1]) >= 6:
continue
k_data = ts.get_k_data(stock, index=True, ktype='D')
if k_data['close'].iloc[-1] <= k_data['low'].iloc[-2]:
continue
# 判断市盈率
pe_ratio = ts.get_stock_basics().loc[stock]['pe']
if pe_ratio == 0 or pe_ratio >= 150:
continue
# 判断其他因素，如ROE、市净率等指标
...
display_name = ts.get_stock_basics().loc[stock]['name']
selected_stocks.append((stock, display_name, ts.get_realtime_quotes(stock)['price'].iloc[0]))
# 输出名称
selected_stocks = [x[1] for x in selected_stocks]
## 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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