问财量化选股策略逻辑
选股策略为：在元宇宙行业中，选定开盘价在十日线左右的股票，然后按照资金强度由大到小选取股票。
选股逻辑分析
本选股策略也是结合了行业热点和技术面因素，并优先考虑了资金流向。选股逻辑包括三个重要因素：元宇宙行业、开盘价在十日线左右和资金强度。
首先，我们选出符合元宇宙行业的股票。其次，我们考虑到短期趋势，筛选出开盘价在十日线左右的股票。然后，我们按照资金流向，从大到小排序，优先选择受到市场青睐的股票。
有何风险？
本选股策略忽略了技术面和基本面因素的影响，容易受到市场资金情绪的影响。此外，有时市场资金的集中与分散都会对个股产生重要影响，选择受资金关注度更高的股票并不一定能带来良好的收益。
如何优化？
可以加入技术面、基本面等因素，以各种角度综合评估个股质量和市场状况。同时，可以结合机器学习等分析工具，按照更为细致、科学的方式选股。此外，应注意风险控制等问题。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中，选择开盘价在十日线左右的股票，并按照资金强度由大到小排序，选取符合要求的股票。
同花顺指标公式代码参考
1、选出符合元宇宙行业的股票：INDUSTRY == '元宇宙'；
2、选出当前开盘价在十日均线左右的股票：
REF(CLOSE,1)<MA(CLOSE,10) AND OPEN>MA(CLOSE,10) AND REF(OPEN,1)<REF(MA(CLOSE,10),1);
3、按照资金强度由大到小排序：SORT(RANK(FLOW)/100.0);
4、合并选股条件：(INDUSTRY == '元宇宙') AND \
(REF(CLOSE,1)<MA(CLOSE,10) AND OPEN>MA(CLOSE,10) AND REF(OPEN,1)<REF(MA(CLOSE,10),1)) AND \
(SORT(RANK(FLOW)/100.0) <= 0.3);
Python代码参考
import tushare as ts
import datetime as dt
def get_eligible_stocks():
eligible_stocks = []
stock_data = ts.get_today_all()
for stock_code, row in stock_data.iterrows():
if '元宇宙' in row['industry_name'] and row['exchange'] != 'SSESTAR' and row['exchange'] != 'SZSEEM':
daily_k_data = ts.get_k_data(stock_code, start=(dt.datetime.now()-dt.timedelta(days=30)).strftime('%Y-%m-%d'))
if len(daily_k_data) >= 10:
open_prices = daily_k_data['open'].values[-10:]
ten_day_ma = open_prices.mean()
if daily_k_data.iloc[-2]['changepercent'] > 0 and daily_k_data.iloc[-1]['open'] > ten_day_ma:
fund_flow = ts.get_sina_dd(stock_code).get('vol', 0)
if fund_flow > 0:
eligible_stocks.append((stock_code, fund_flow))
eligible_stocks.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
return [x[0] for x in eligible_stocks]
print(get_eligible_stocks())
上述 Python 代码同样使用了 tushare 包获取实时行情数据，涉及到资金流和涨跌幅的计算等问题。需要注意数据处理和异常处理等问题，特别是并发获取数据的效率问题。
## 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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