问财量化选股策略逻辑
选股策略为：在元宇宙行业中选取开盘价在十日均线左右并且20日均线大于120日均线的股票。
选股逻辑分析
本选股策略主要侧重于对技术面数据的分析，结合市场行情，通过选定的十日均线和二十日均线，以及一百二十日均线的价格变化情况，筛选出开盘价较适宜，且股票处于趋势上升的企业。
有何风险？
本策略只考虑了技术面数据，忽略了企业的业绩、盈利能力、发展潜力等重要因素，同时，选股条件比较严格，可能会有一定错过优质企业的潜在风险。
如何优化？
为了优化本选股策略，可以引入更多有关指标的数据，如加入企业基本面、财务数据及市场分析数据，以便对股票的综合参考评估。同时根据市场实际情况和经验，对选股条件进行微调，如增加相应的条件、松弛条件限制等，以增加选股的灵活性与适应性。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中选取开盘价在十日均线左右并且20日均线大于120日均线的股票。
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';
选取开盘价在十日均线左右的股票：
CROSS(OPEN, MA(CLOSE, 10)) AND CROSS(MA(CLOSE, 10), REF(CLOSE, 1));
选取20日均线大于120日均线的股票：MA(CLOSE, 20) > MA(CLOSE, 120);
合并选股条件：
(INDUSTRY == '元宇宙') AND \
(CROSS(OPEN, MA(CLOSE, 10)) AND CROSS(MA(CLOSE, 10), REF(CLOSE, 1))) AND \
(MA(CLOSE, 20) > MA(CLOSE, 120));
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
def get_eligible_stocks():
eligible_stocks = []
stock_data = ts.get_stock_basics()
for stock_code, row in stock_data.iterrows():
if '元宇宙' not in row['industry']:
continue
if (ts.get_today() - row['timeToMarket']).days < 365 * 2:
continue
prices = ts.get_k_data(stock_code, index=True)[['date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'amount']]
if len(prices) < 30:
continue
ma10 = prices['close'].rolling(10).mean()
ma20 = prices['close'].rolling(20).mean()
ma120 = prices['close'].rolling(120).mean()
if not ((prices['open'] - ma10).abs() / prices['open'] < 0.05).iloc[-1]:
continue
if not (ma20.iloc[-1] > ma120.iloc[-1]):
continue
eligible_stocks.append((stock_code, row['pb'], row['pe'], row['roe'], row['totalAssets'], row['totalLiabilities']))
eligible_stocks = pd.DataFrame(eligible_stocks, columns=['code', 'pb', 'pe', 'roe', 'totalAssets', 'totalLiabilities'])
eligible_stocks = eligible_stocks.sort_values(by='code')
eligible_stocks = eligible_stocks.sort_values(by='pe')
eligible_stocks = eligible_stocks.sort_values(by='pb')
eligible_stocks = eligible_stocks.sort_values(by='roe', ascending=False)
return eligible_stocks['code'].tolist()
print(get_eligible_stocks())
本代码同样使用tushare库来获取股票数据，根据选股逻辑筛选符合条件的股票，增加了20日均线大于120日均线的筛选条件，并引入了更多有关企业基本面和财务数据的指标。同时，本代码按照选股逻辑进行了多维度数据的排序，保证了筛选结果的多样性和市场价值。
## 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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