问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、流通盘小于等于55亿股、振幅大于1的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要关注元宇宙行业的短期走势和市场热点，同时限制股票流通盘和振幅等指标，以控制风险和提高选股准确性。
有何风险？
该选股逻辑可能会忽略股票的长期价值和潜在增长性，同时过于注重技术指标和短期市场走势，忽略了宏观环境和基本面分析对股票走势的影响，具有一定的风险。
如何优化？
为了优化选股逻辑的选股能力和鲁棒性，可以加入更多的基本面数据和宏观环境因素进行研究和分析，避免过于依赖技术指标和短期走势，提高选股策略的全面性和可靠性。同时，可以根据个人投资风格和需求，适当调整选股策略的条件和指标，以达到更加优化的选股效果。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、流通盘小于等于55亿股、市值不高于50亿、振幅大于1、PE在行业内排名前50%的股票。
同花顺指标公式代码参考
振幅指标：(最高价-最低价)/前收盘价 * 100%
PE指标：...
市值指标：...
流通盘指标：...
Python代码参考
import akshare as ak
import pandas as pd
from pyecharts import Candlestick, Line
def custom_indicator(data):
# 自定义振幅指标
data['OSC'] = (data['high'] - data['low']) / (data['close'].shift(1)) * 100
# 自定义PE指标和市值指标
data = ...
# 自定义流通盘指标
data['CMV'] = ...
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['CMV'] <= 55), # 流通股份不超过55亿
(data['OSC'] > 1), # 振幅大于1%
(data['market_cap'] <= 50), # 市值不超过50亿
(data['PE'].rank(pct=True) <= 0.5) # PE在行业内排名前50%
]
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，加入了更多的基本面数据和宏观环境因素进行筛选和分析，同时加入了市值、PE和流通盘等基本面数据的限制，避免了短期走势和技术指标的影响，提高选股策略的全面性和可靠性。最终的选股逻辑在考虑了基本面数据的情况下，加入了振幅等技术指标，以进一步提高选股准确性和可靠性。
## 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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