问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、圆弧形态、开盘价在十日线左右。
选股逻辑分析
将元宇宙行业和圆弧形态作为选股基础逻辑，结合开盘价相对于十日均线的位置，则可筛选出一些低位股，具有比较好的买入风险收益比。
有何风险？
过分追求低位股，有可能会出现公司基本面不佳、业绩下滑等不利因素。开盘价与十日均线的位置只是一种技术分析指标，不能作为股票投资的唯一依据。
如何优化？
除了将选股基础逻辑和技术面指标相结合外，还可以考虑加入基本面分析，如盈利增长、财务结构等因素，以综合评估股票的投资价值。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、圆弧形态、开盘价在十日均线左右，并结合其他技术面与基本面指标进行综合评估。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙行业可以通过万德或通达信数据获取，也可以自行定义股票所属行业。
圆弧形态无默认指标公式，需要根据市场自行定义。
开盘价：OPEN
十日均线：MA(CLOSE,10)
股票基本面信息可以通过同花顺数据源获取，也可以通过公司公告、年报等途径获取。
Python代码参考
import akshare as ak
import pandas as pd
import numpy as np
def custom_indicator(data):
# 自定义圆弧形态
data['CIR'] = abs(data['high'] - data['low']) / data['close'].shift(1) * 100
data['MA10'] = data['close'].rolling(10).mean()
return data
def low_position_strategy(data):
# 筛选符合条件的股票
conditions = [
(data['industry'] == '元宇宙'), # 所属行业为元宇宙
(data['CIR'] > 0), # 圆弧形态自定义指标
(data['open'] < data['MA10'] * 1.05), # 开盘价在十日均线左右，加入一定容差
# 这里加入其他股票基本面信息的筛选条件
]
selected_data = data[tuple(conditions)].reset_index(drop=True)
return selected_data
def get_stock_data():
stocks_zh_a_spot_df = ak.stock_zh_a_spot()
selected_stocks = []
for stock_code in stocks_zh_a_spot_df['代码'].unique():
stock_hist = ak.stock_zh_a_hist(symbol=stock_code, adjust="qfq")
stock_hist = custom_indicator(stock_hist)
selected_data = low_position_strategy(stock_hist)
if not selected_data.empty:
selected_stocks.append(selected_data)
return pd.concat(selected_stocks)
print(get_stock_data())
在该选股逻辑的Python代码中，加入了十日均线的位置作为关键条件，同时可以结合基本面信息进行筛选，综合评估股票投资价值。
## 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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