(supermind量化策略)task14/a/元宇宙、开盘价在十日线左右、非ST(10点

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:选取元宇宙行业中开盘价在十日均线左右的非ST股票,并在交易时间10点之前完成选股,在这些股票中使用五部涨停战法进行进一步的筛选。

选股逻辑分析

本选股策略首先选取符合元宇宙行业中开盘价在十日均线左右的非ST股票,这些股票具有一定的投资潜力。然后在交易时间10点之前完成选股,可以更早地进入市场,把握投资机会。最后使用五部涨停战法进行进一步筛选,筛选出具有上涨潜力的股票。

五部涨停战法是指,选取当日涨停后的第二个交易日持续涨停,第三个交易日开盘价涨停,尾盘再次涨停,并在第四个交易日收盘后再次涨停。这一筛选方法可以排除市场的短期波动,选择近期走势稳定且有上涨潜力的股票。

有何风险?

但是,本选股策略的风险在于,过分追求短期涨幅,可能会忽略股票的长期价值和基本面,过度冒险,导致资产损失。同时,使用一些成规定式的选股策略,比如五部涨停战法,也可能会被市场过度破解,导致筛选出来的股票走势不尽如人意。

如何优化?

要优化本选股策略,可以引入更多的股票指标,如市净率、市盈率、股价波动率等数据,加入多重筛选条件,从多个角度综合分析选股,提高投资决策的准确度。同时,可以通过长期价值投资的理念,以及深入研究行业发展趋势、公司基本面等方法,更全面地判断股票的投资价值和走势。

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、非ST的股票,并在交易时间10点之前完成选股。在这些股票中使用五部涨停战法进行筛选,找出具有上涨潜力的股票。

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';

选出开盘价在十日均线左右的非ST股票:
REF(CLOSE, 1) < MA(CLOSE, 10) AND OPEN > MA(CLOSE, 10) AND REF(OPEN, 1) < REF(MA(CLOSE, 10), 1) AND NAME LIKE '%ST%' == False;

合并选股条件:
(INDUSTRY == '元宇宙') AND \
(REF(CLOSE, 1) < MA(CLOSE, 10) AND OPEN > MA(CLOSE, 10) AND REF(OPEN, 1) < REF(MA(CLOSE, 10), 1) AND NAME LIKE '%ST%' == False)

python代码参考

import tushare as ts

def get_eligible_stocks():
    eligible_stocks = []
    stock_data = ts.get_today_all()
    for stock_code, row in stock_data.iterrows():
        if '元宇宙' not in row['industry_name']:
            continue
        if 'ST' in row['name']:
            continue
        prices = ts.get_k_data(stock_code, start='2022-01-01', index=True)[['date', 'open']]
        condition1 = prices['open'].iloc[-1] > prices['open'].rolling(10).mean().iloc[-1]
        if not condition1:
            continue
        tick_data = ts.get_today_ticks(stock_code)
        if tick_data.empty or tick_data.index[0].hour >= 10:
            continue
        opens = ts.get_k_data(stock_code, start=tick_data.index[0].strftime('%Y-%m-%d'), index=True)['open']
        if len(opens) < 4 or any(opens < opens.iloc[-1]):
            continue
        if opens.iloc[-1] == opens.iloc[-2]:
            continue
        opens_pct = (opens - opens.iloc[0]) / opens.iloc[0] * 100
        if max(opens_pct.iloc[1:]) < 9.99:
            continue
        eligible_stocks.append(stock_code)
    return eligible_stocks

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。在此代码中,通过依次判断开盘价、交易时间、五部涨停战法等因素来筛选符合条件的股票。本代码具有较高的实时性和选股灵活性,能够提高筛选合格股票的准确度和成功率。

    ## 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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