(supermind量化策略)task14/a/元宇宙、昨天龙虎榜、价格<12

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-30 发布

问财量化选股策略逻辑

选股策略为:在元宇宙领域中,选择昨天出现龙虎榜并股票价格低于12元的股票。

选股逻辑分析

该选股策略结合了元宇宙领域的行业背景和市场情况,选择了昨天出现龙虎榜的有潜力的股票,并且加入了股票价格<12的限制,可以筛选出价格相对较低但具有潜力的股票,从而提高选股的准确度和收益率。

有何风险?

该选股策略忽略了许多其他的技术指标和基本面数据,可能会漏选一些潜力更大的股票。同时,股票价格低并不一定代表价值低,对于价格低但质量差的股票,如果盲目选择将面临较大的投资风险。

如何优化?

除了考虑股票价格,还可以加入其他的技术指标和基本面数据,例如市场交易量、资产负债表等各种财务指标,以全面考虑股票的价值和潜力。此外,在限制股票价格的前提下,可以加入其他的技术指标条件,例如股票市场成交量、市盈率等,以更好地筛选出具有潜力和较好质量的股票。

最终的选股逻辑

在元宇宙领域中,选择昨天出现龙虎榜并股票价格低于12元的股票。

同花顺指标公式代码参考

选出符合元宇宙行业的股票:INDUSTRY == '元宇宙';

选出昨天出现龙虎榜的股票:INDT('龙虎榜-上榜日期') == PREVDAY;

选出股票价格低于12元的股票:CLOSE < 12;

合并筛选条件:(INDUSTRY == '元宇宙') AND (INDT('龙虎榜-上榜日期', index=-1) == PREVDAY) AND (CLOSE < 12);

python代码参考

import akshare as ak

def get_eligible_stocks():
    eligible_stocks = []
    stock_data = ak.stock_zh_a_hist(symbol="sh000001")
    for stock_code in stock_data['code']:
        stock_df = ak.stock_zh_a_daily_hfq(stock=stock_code)
        if stock_df.iloc[-1]['close'] < 12 and INDT('龙虎榜-上榜日期', index=-1) == PREVDAY:
            eligible_stocks.append(stock_code)
    return eligible_stocks

print(get_eligible_stocks())

在 Python 环境中,同样可以通过 akshare 包获取 A 股的相关数据,编写适当的指标条件来进行选股操作。加入股票价格和龙虎榜的条件,筛选出价格相对较低但具有潜力的股票。需要注意对数据的历史走势进行了较大的比较和分析,需保证选出的股票具有较好的盈利能力和可持续性,并且需要注意数据的清洗和异常处理。为了更全面地考虑股票的价值和潜力,可以加入其他技术指标和基本面数据。

    ## 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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