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、股票均价站在五日均线之上。
选股逻辑分析
该选股逻辑基于元宇宙行业的热度，加入了量比、均价和均线的条件，筛选出了一些短期内有可能表现较好的标的股票。
有何风险？
该选股逻辑仍然忽略了标的股票的基本面因素，如盈利状况、估值等因素，存在一定的盲目性。同时，均价和均线是短期因素，可能具有较大的波动性和不稳定性。
如何优化？
可以加入其他基本面因素指标的考虑，如市盈率、市净率等，以及加入技术面指标的考虑，如KDJ、MACD等，提高选股的准确性。同时，应根据市场情况和标的股票的实际情况对选股策略进行适时调整，尽可能减小感性因素的影响。
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、股票均价站在五日均线之上、五日均线大于二十日均线。
同花顺指标公式代码参考
MA5 := MA(CLOSE,5);
MA20 := MA(CLOSE,20);
COND1 := VOL_RATIO > 1.5;
COND2 := VOL_RATIO < 6;
COND3 := CLOSE > MA5;
COND4 := MA5 > MA20;
SELECTED := COND1 AND COND2 AND COND3 AND COND4;
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
...
# 判断量比和均价在均线之上的条件
if stock.startswith(('688', '900')):
continue
if ts.get_realtime_quotes(stock)['pre_close'].iloc[0] == '0.00':
continue
price_data = ts.get_k_data(stock, start='20210101', end=ts.get_today()['date'], ktype='D')
if price_data['close'].iloc[-1] < price_data['ma5'].iloc[-1] or price_data['ma5'].iloc[-1] < price_data['ma20'].iloc[-1]:
continue
# 判断其他因素，如PE、PB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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