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，且10日涨幅大于0小于35的股票。
选股逻辑分析
本选股策略在前一个策略基础上新增了10日涨幅这一指标，以进一步筛选有一定涨势的个股，同时也加入了市场行业和技术指标的判断。选股逻辑中的开盘价在十日均线左右的指标可以确定股票近期趋势状态，10日涨幅则可以反映股票的热度和资金流向。行业判断和代码要求的限制可以更好地控制投资场景和风险。
有何风险？
本选股策略中存在以下风险：
- 10日涨幅作为唯一衡量股票股价走势的指标还不足够准确全面，容易出现盲区；
- 没有考虑个股基本面因素，可能将过多的依赖放在行情热度和技术面上；
- 可能存在相互影响的变量，未做出足够清晰的控制和赋权。
如何优化？
为了提高本选股策略的可靠性和泛用性，可以加入更多基于历史数据的量化指标，如MACD等，以全面评估个股的走势状况。同时，应加强对于个股基本面因素的研究和分析，以更好地评估股票价值与风险。
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、10日涨幅大于0小于35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10日涨幅在0到35之间的股票：
(REF(CLOSE, 10) - REF(CLOSE, 1)) / REF(CLOSE, 1) * 100 > 0 AND \
(REF(CLOSE, 10) - REF(CLOSE, 1)) / REF(CLOSE, 1) * 100 < 35;
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 \
((REF(CLOSE, 10) - REF(CLOSE, 1)) / REF(CLOSE, 1) * 100 > 0 AND \
(REF(CLOSE, 10) - REF(CLOSE, 1)) / REF(CLOSE, 1) * 100 < 35);
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
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()
if not ((prices['open'] - ma10).abs() / prices['open'] < 0.05).iloc[-1]:
continue
growth_rate = (prices['close'].iloc[-1] - prices['close'].iloc[-11]) / prices['close'].iloc[-11] * 100
if not (0 < growth_rate < 35):
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。相较于前一个选股逻辑，本逻辑新增了10日涨幅指标，更加全面地反映股票趋势变化。
## 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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