问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、圆弧形态、日线MACD大于0的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑通过元宇宙行业和圆弧形态进行行业及技术分析，确定股票的方向性，然后利用MACD指标进行股票的现实走势分析，从而找到符合要求的股票。
有何风险？
该选股逻辑忽略了更多的技术指标和基本面数据，选股的角度较为局限，股票筛选能力不够鲁棒。
如何优化？
为了优化该选股逻辑的选股能力和鲁棒性，可以加入更多的技术指标和基本面分析，综合分析股票的多个方面因素，提高其选股能力和可靠性。针对股票走势波动较大的情景，可以加入波动性指标进行筛选，增加选股的准确度和稳定性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、圆弧形态、日线MACD大于0、布林线带宽小于3、20日波动性指标小于10。
同花顺指标公式代码参考
MACD指标：MACD(CLOSE, 12, 26, 9)
布林线带宽：BOLL*100/MA(CLOSE,20)-1
波动性指标：100*STD(CLOSE,20)/MA(CLOSE,20)
Python代码参考
import akshare as ak
import pandas as pd
import talib
def custom_indicator(data):
# 自定义圆弧形态指标
data['CIR'] = ...
# MACD指标
data['MACD'], data['MACD_SIGNAL'], _ = talib.MACD(np.asarray(data['close']))
# 布林线带宽指标
data['BOLL'], _, _ = talib.BBANDS(np.asarray(data['close']), timeperiod=20, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
data['BOLL_BAND'] = (data['BOLL'] * 100) / pd.Series(data['close']).rolling(window=20).mean() - 1
data['BOLL_BAND_OK'] = data['BOLL_BAND'] < 3
# 波动性指标
data['VIX'] = 100 * pd.Series(data['close']).rolling(window=20).std() / pd.Series(data['close']).rolling(window=20).mean()
data['VIX_OK'] = data['VIX'] < 10
return data
def hot_stock_strategy(data):
# 筛选符合条件的股票
conditions = [
(data['industry'] == '元宇宙'), # 所属行业为元宇宙
(data['CIR'] > 0), # 圆弧形态自定义指标
(data['MACD'] > 0), # 日线MACD大于0
(data['BOLL_BAND_OK']), # 布林线带宽小于3
(data['VIX_OK']) # 20日波动性指标小于10
]
selected_data = data[tuple(conditions)].reset_index(drop=True)
return selected_data
def get_hot_stocks():
# 获取所有A股
stocks_zh_a_spot_df = ak.stock_zh_a_spot()
selected_stocks = []
for stock_code in stocks_zh_a_spot_df['代码'].unique():
# 根据股票代码获取历史交易数据
stock_hist = ak.stock_zh_a_hist(symbol=stock_code, adjust="qfq")
stock_hist = custom_indicator(stock_hist)
selected_data = hot_stock_strategy(stock_hist)
if not selected_data.empty:
selected_stocks.append(selected_data)
return pd.concat(selected_stocks)
print(get_hot_stocks())
在该选股逻辑的Python代码中，加入了更多的技术指标和基本面数据进行综合分析和选股筛选，以提高选股准确性和可靠性，并且针对股票波动性进行了优化。同时对部分指标进行了自定义，提高了选股筛选的鲁棒性。
## 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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