(supermind量化策略)task14/a/元宇宙、收益>0、竞价时涨跌幅买入大单

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

选股逻辑:元宇宙行业、实现收益率大于0、竞价时涨跌幅买入大单和特大单共计买入量大于0.7千万的股票。

选股逻辑分析

该选股策略要求选取元宇宙行业的股票,同时要求实现收益率大于0,还要求在竞价时买入大单和特大单,且共计买入金额大于0.7千万。这个逻辑要求投资者获取更多买入信号和市场资讯,帮助快速判断市场趋势和标的股票行情。

有何风险?

该选股策略对于选取的标的具有一定的数据倾斜性和客观市场机会限制,可能会错过一些合适的标的,需要根据市场形势和投资趋势不断调整和完善选股策略,以降低投资风险和提高收益。

如何优化?

改进选股逻辑,增加基本面和其它技术指标的维度,例如公司盈利能力等关键因素,以多维度评估和筛选出合适的标的。例如增加RSI、KDJ等指标可以针对过去的市场波动判断标的股票当前的买入和卖出情况,帮助判断股票走势。

最终的选股逻辑

选股逻辑:元宇宙行业、实现收益率大于0、竞价时涨跌幅买入大单和特大单共计买入量大于0.7千万的股票。同时,综合考虑公司盈利能力等因素和其它技术指标,寻找更合适的标的。

同花顺指标公式代码参考

元宇宙行业板块代码:CATEGORY='SW1_zxx'
实现收益率大于0:CLOSE/REF(CLOSE,1)>1
竞价时涨跌幅买入大单和特大单共计买入金额大于0.7千万:
LARGE_VOL_B/10000.0+HUGE_VOL_B/10000.0>70
综合条件选股:
CATEGORY=='SW1_zxx' AND (CLOSE/REF(CLOSE,1)>1) AND (LARGE_VOL_B/10000.0+HUGE_VOL_B/10000.0>70)

python代码参考

import tushare as ts
import talib as ta

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
    ...
    
    # 判断是否符合收益率条件
    if ts.get_k_data(stock, end='yesterday')['close'][-1] / ts.get_k_data(stock, end='2 days ago')['close'][-1] <= 1:
        continue
    
    # 判断是否符合大单和特大单条件
    quote_data = ts.get_realtime_quotes(stock)
    open_price = float(quote_data['open'].iloc[0])
    change_rate = (open_price - float(quote_data['pre_close'].iloc[0])) / float(quote_data['pre_close'].iloc[0])
    if quote_data['date'].iloc[0] == ts.get_today_date():  # 如果是当日数据,获取实时分时数据
        bid_data = ts.get_realtime_quotes(stock, 'bid')
        large_vol_b = float(bid_data['b1_v'].iloc[0])/100
        huge_vol_b = float(bid_data['b2_v'].iloc[0])/100
    else:  # 如果不是当日数据,获取当天竞价数据
        quote_detail = ts.get_today_ticks(stock, retry_count=10)
        large_vol_b = quote_detail[buy_conditions]['volume'].sum() / 100
        huge_vol_b = quote_detail[huge_buy_conditions]['volume'].sum() / 100
    if large_vol_b + huge_vol_b < 70:
        continue
    
    # 判断其它因素
    ...
    
    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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
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