(supermind量化策略)task14/a/元宇宙、收益>0、集中度70<20%

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-30 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑:元宇宙、收益率大于0、集中度在70%以下的股票。

选股逻辑分析

该选股策略要求股票符合元宇宙行业板块、实现收益率大于0、且集中度在70%以下的要求。集中度是指某一行业、板块、市场等内部股票市值份额的比例。选股策略要求集中度不过高,以避免过度依赖行业或板块内的个别股票,降低风险。

有何风险?

该选股策略未考虑到公司的财务状况和基本面等因素,可能产生选出的股票公司长期表现不佳的风险。同时,集中度不能完全反映出公司行业地位和经营实力等综合因素,选出的股票可能无法实现高收益。

如何优化?

可以在原有选股策略基础上,综合考虑公司的财务状况、基本面、估值情况和市场走势等要素,建立更全面的选股模型。可以应用机器学习算法对大量历史数据进行分析,提取有效特征和规律,进一步提升选股准确性和风险控制能力。

最终的选股逻辑

选股逻辑:元宇宙板块、收益率大于0、集中度在70%以下的股票,并考虑公司的财务状况、基本面、估值情况和市场走势等要素。

同花顺指标公式代码参考

元宇宙板块代码:CATEGORY='SW1_zxx'
收益率大于0: CLOSE/REF(CLOSE,1) > 1
集中度70%以下:(C/ATOTALSECUCODE>0.7) OR (C/ATOTALSECUCODE<0.3)
综合条件选股:
CATEGORY='SW1_zxx' AND (CLOSE/REF(CLOSE,1) > 1) AND (C/ATOTALSECUCODE>0.7) OR (C/ATOTALSECUCODE<0.3) AND (其他基本面和技术指标筛选条件)

python代码参考

import tushare as ts
import pandas as pd

ylj_stocks = ts.get_zz500s()
gg_stocks = ylj_stocks[ylj_stocks['industry'] == '元宇宙']['code'].tolist()

selected_stocks = []
today_date = ts.get_today_str()

# 循环遍历元宇宙行业板块的股票池,选出符合条件的股票
for stock in gg_stocks:
    # 获取股票的市值
    mcap = ts.get_stock_basics().loc[stock]['mcap']
    if mcap < 200000000:
        continue
    # 获取行业内所有股票的市值占比
    industry_stocks = ts.get_industry_classified()
    industry_stocks = industry_stocks[industry_stocks['c_name'] == '元宇宙']
    total_mcap = industry_stocks['market_cap'].sum()
    stock_mcap = industry_stocks[industry_stocks['code'] == stock]['market_cap'].values[0]
    concentration_ratio = stock_mcap / total_mcap
    if concentration_ratio > 0.7:
        continue
    # 获取指定日期前10天的数据
    data = ts.get_k_data(stock, start=(pd.to_datetime(today_date) - pd.Timedelta(days=10)).strftime('%Y-%m-%d'), end=today_date)
    if data is None or len(data) < 10:
        continue
    elif ((data['close'] / data['close'].shift(1)).prod() <= 1) or (data['close'].iloc[-1] < data['close'].iloc[-2]):
        continue
    else:
        display_name = ts.get_stock_basics().loc[stock]['name']
        selected_stocks.append((stock, display_name, data['close'].iloc[-1]))

# 按价格从小到大排序并输出名称
selected_stocks = sorted(selected_stocks, key=lambda x: x[2])
selected_stocks = [x[1] for x in selected_stocks]
    ## 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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
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