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反包的股票。
选股逻辑分析
本选股策略基于技术面和市场情绪判断，选取元宇宙行业中开盘价在十日均线左右并反包的股票。反包形态是一种典型的趋势反转信号，反映了市场的情绪变化，结合技术面指标可以起到一定的筛选作用。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：
- 本选股策略依赖于价格走势和市场情绪的判断，可能存在较大的波动性和不确定性；
- 选股条件相对简单，没有对于个股的基本面和市场环境进行综合考虑，可能存在漏筛和误判的情况；
- 反包信号的可靠性和持续性需要进一步研究和论证。
如何优化？
为了提高本选股策略的可靠性和泛用性，可以在技术面指标的选择上更为细致和灵活，结合基本面和市场情境等方面的指标，以评估个股的价值和市场走势。同时，可以加入更多的风险控制因素，如资金量、成交量等等，以减小选股风险。此外，在确定筛选条件时可以适当考虑更长的时间周期，以提高信号的可靠性和泛用性。
最终的选股逻辑
选取元宇宙行业中开盘价在十日均线左右并反包的股票。
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：
(CLOSE > MA(CLOSE, 10) * 0.95) AND (CLOSE < MA(CLOSE, 10) * 1.05);
选取反包的股票：REF(O,1) < C AND (O > C) AND (O <= REF(C,1)) AND \
(H < REF(O,1)) AND ADX(14) > Ref(ADX(14),1);
合并选股条件：
(INDUSTRY == '元宇宙') AND \
((CLOSE > MA(CLOSE, 10) * 0.95) AND (CLOSE < MA(CLOSE, 10) * 1.05)) AND \
(REF(O,1) < C AND (O > C) AND (O <= REF(C,1)) AND (H < REF(O,1)) AND ADX(14) > Ref(ADX(14),1));
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
import talib
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 row['name'].startswith('ST') or row['name'].startswith('*ST'):
continue
prices = ts.get_k_data(stock_code, index=True)[['date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'amount']]
if len(prices) < 10:
continue
ma10 = talib.MA(prices['close'].values, timeperiod=10)
if not ((prices['open'] > ma10) & (prices['close'].shift(1) < prices['open']) &
(prices['high'] < prices['open'].shift(1)) & (talib.ADX(prices['high'].values, prices['low'].values, prices['close'].values, timeperiod=14)[-1] > talib.ADX(prices['high'].values, prices['low'].values, prices['close'].values, timeperiod=14)[-2])):
continue
eligible_stocks.append(stock_code)
return eligible_stocks
print(get_eligible_stocks())
本代码同样使用tushare库获取股票数据，根据选股逻辑筛选符合条件的股票。相较于前一个选股逻辑，本逻辑新增了反包的条件，并且用talib库计算ADX指标，等价于选出当天ADX值大于前一天的股票。
## 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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