问财量化选股策略逻辑
本选股策略为：在元宇宙行业中，选择前25天内有涨停且股票均价站在五日均线之上的股票作为投资标的。每周一进行选股，选取当周交易股票。
选股条件为：元宇宙,前25天有涨停,股票均价站在五日均线之上。
选股逻辑分析
本选股策略主要使用了技术分析中的日线均线和涨停板的条件筛选，能够捕捉到行情的热度以及股票的走势，并在均线处于适当位置的时候进行筛选，具有一定的可靠性。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：
- 股票的价格与五日均线的关系较为临时，在走势不稳定的行情中可能会选出不稳定的标的。
- 筛选出的标的数量可能会偏少，导致优选空间不足。
如何优化？
为了提高本选股策略的绩效和可靠性，可以：
- 加入其他技术指标作为筛选条件，丰富选股条件。
- 优化股票均价站在均线之上的条件，考虑多个时间长短之间的均线关系，以更精确地筛选符合条件的标的。
- 考虑到选股数量的偏少问题，可以适当放宽条件，增加优选空间。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中，选择前25天内有涨停且股票均价站在五日均线之上的股票作为投资标的。每周一进行选股，选取当周交易股票。
同花顺指标公式代码参考
# 选股条件：元宇宙,前25天有涨停,股票均价站在五日均线之上。
TYP:=REF(CLOSE,1);
MA5:=MA(CLOSE,5);
FILTER(SYMBOL,(LASTWEEK()==1)
AND REFLV(MA5<=CLOSE)
AND REFLV(TYP<=MA5)
AND REFLV(CLOSE/REF(CLOSE,1)-1,1) >= 0.1
AND REFLV(REFLV(MAXP(PERIOD=DAILY, REFER(LIMITUP)),24)==0,1))
python代码参考
import pandas as pd
from typing import List
def select_stocks(data: pd.DataFrame) -> List[str]:
df = data.copy()
select_df = df[(df.index.get_level_values('date').day_name() == 'Monday') &
(df['涨停']) &
(df['股票均价'] >= df['五日均线'])]
select_df = select_df[-25:]
select_df = select_df.index.tolist()
return select_df
## 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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