问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙,流通市值大于100亿元,收盘价<boll(upper值)且收盘价>boll(mid值)。
选股逻辑分析
该选股策略要求股票符合元宇宙板块，流通市值大于100亿元，同时要求股票的收盘价位于布林带的中上区间。这一策略注重选取具备一定技术面的股票，且结合了板块与市值的因素筛选。
有何风险？
该选股策略一方面依赖于技术面，而技术面并不是非常稳定。此外，如果市场整体下跌，大多数股票都会下跌，即使符合选股策略的股票也不例外。同时，该策略没有考虑公司基本面的因素，存在被黑天鹅事件影响的风险。
如何优化？
在选取技术面的指标时，需要充分了解技术面的含义与使用场景，同时可以结合公司财务报告、各项指标数据等因素筛选有投资价值的股票来降低风险。还可以加入板块类别与市值等因素，更全方位地评估股票的潜力。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙,流通市值大于100亿元，收盘价位于Boll(upper值)与Boll(mid值)之间。
同花顺指标公式代码参考
以下是利用同花顺自定义指标进行筛选的代码片段：
选股公式：
板块="元宇宙"
AND 流通市值>1000000000
AND CLOSE<BOLL(2.0,20).UPPER
AND CLOSE>BOLL(2.0,20).MID
自定义指标代码：
指标名称：Boll
公式：up:MA(CLOSE,20)+STD(CLOSE,20)*2, (middle):MA(CLOSE,20), dn:MA(CLOSE,20)-STD(CLOSE,20)*2
用法：refer(Boll.up,20) AS UPPER, refer(Boll.middle,20) AS MID, refer(Boll.dn,20) AS LOWER #注意指标中引用无法在同花顺中使用，需先计算好
Python代码参考
以下是利用Python进行选股的代码片段：
import akshare as ak
# 获取元宇宙板块股票列表
stock_zh_a_spot_df = ak.stock_zh_a_spot()
block_stocks = stock_zh_a_spot_df[stock_zh_a_spot_df['所属行业'].str.contains("元宇宙")]['代码'].tolist()
# 筛选流通市值大于100亿元的股票
stocks_df = ak.stock_zh_a_daily_em(symbol="sh000001")
total_capital = stocks_df.tail(1)['flow_market_value'].item() * 10000
stock_zh_a_spot_df = stock_zh_a_spot_df[stock_zh_a_spot_df['代码'].isin(block_stocks) & (stock_zh_a_spot_df['流通市值'] > total_capital/10000)]
# 筛选价格位于Boll(upper值)和Boll(mid值)之间的股票
selected_stocks = []
for stock_code in stock_zh_a_spot_df['代码']:
stock_kline_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock_code, adjust="hfq")
if stock_kline_df is not None and len(stock_kline_df.index) >= 20:
# 计算Boll指标值
MA_20 = stock_kline_df['close'].rolling(20).mean()
STD_20 = stock_kline_df['close'].rolling(20).std()
upper_band = MA_20 + 2 * STD_20
mid_band = MA_20
if stock_kline_df.tail(1)['close'].item() < upper_band.tail(1).item() and stock_kline_df.tail(1)['close'].item() > mid_band.tail(1).item():
selected_stocks.append(stock_code)
## 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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