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、非ST（10点之前选股票）、五部涨停战法（涨停股票前一日涨幅相同，今日最终收盘价相同）。
选股逻辑分析
该选股逻辑以元宇宙行业为主要筛选条件，同时加入了量比、ST和涨停五部战法等条件，能够筛选出市场表现较好、资金量较大、基本面较为稳健的股票。
有何风险？
该选股逻辑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，五部涨停战法判断涨停的前提是今日收盘价相同，而市场波动较大时，有可能出现价格波动导致该规则失效，同时也会忽略掉其他类型的主力资金活动。此外，该选股逻辑只采用了单日涨跌幅度进行选股，有可能忽略了其他多日涨跌波动的股票。
如何优化？
可以应用其他的基本面指标进行选择，如市盈率、市净率等，同时加入更为严谨、统计意义较为明显的资金、技术指标，如资金流密度、MA均线、MACD等，挑选并优化出更为理性有效的选股策略。
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、非ST、五部涨停战法，每日10点前选股票
。
同花顺指标公式代码参考
暂无
python代码参考
import tushare as ts
import datetime as dt
def get_stock_data():
gg_stocks = ts.get_zz500s()
gg_stocks = gg_stocks[gg_stocks['industry'] == '元宇宙']
selected_stocks = gg_stocks[(gg_stocks['volume_ratio'] > 1.5) & (gg_stocks['volume_ratio'] < 6) & ~(gg_stocks['name'].str.startswith('ST'))]
today = dt.date.today()
yesterday = today - dt.timedelta(days=1)
for code in selected_stocks['code']:
data = ts.get_hist_data(code, start=yesterday.strftime('%Y-%m-%d'), end=yesterday.strftime('%Y-%m-%d'))
if data is not None and len(data) == 1 and data.iloc[0]['pct_change'] > 9.9:
continue
else:
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks['code'] != code]
stocks = selected_stocks.set_index('code')
return stocks
stock_list = get_stock_data()
print(stock_list[['name', 'price']])
## 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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