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、开盘价在十日线左右的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要通过元宇宙板块选出具有明显上涨趋势的股票，并通过量比和十日均线的限制来筛选出近期交易活跃且走势偏稳定的股票。
有何风险？
该选股逻辑同样忽视了公司的基本面情况、资金面情况等，只是单纯的通过市场情绪和走势来进行选股，存在一定投资风险。
如何优化？
可以综合考虑股票的基本面、技术面、资金面等各方面因素，建立综合考量模型，从而更准确的筛选符合预期收益的股票，并实行有效的风险控制。
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、当日开盘价在十日线左右的股票、未来一年预测的利润增长率在前50%、市盈率低于行业平均水平的股票。
同花顺指标公式代码参考
通达信代码：
SELECT CODE FROM XX WHERE HY 'C010103' AND VOLUME_RATIO > 1.5 and VOLUME_RATIO < 6 AND OPEN > REF(MA(C,10), 1) AND OPEN < MA(C,10);
python代码参考
import tushare as ts
import datetime
def get_stock_data():
gg_stocks = ts.get_zz500s()
gg_stocks = gg_stocks[gg_stocks['industry'] == '元宇宙']
df = ts.get_today_all()
df = df[df['code'].isin(gg_stocks['code'])]
df = df[df['volume'] > df['volume'].mean() * 1.5]
df = df[df['volume'] < df['volume'].mean() * 6]
df['ma10'] = df['close'].rolling(window=10).mean()
df = df[(df['open'] > df['ma10'].shift(1)) & (df['open'] < df['ma10'])]
df = df.set_index('code')
res = pd.merge(df, gg_stocks[['name', 'industry', 'pe', 'profit']], left_index=True, right_index=True, how='inner')
res = res[(res['pe'] < gg_stocks[gg_stocks['industry']=='元宇宙']['pe'].mean())]
return res[['name', 'industry', 'open', 'close', 'volume', 'ma10', 'pe', 'profit']]
print(get_stock_data())
## 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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