问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、圆弧形态、反包。
选股逻辑分析
在原有的元宇宙行业和圆弧形态的基础上，增加了反包指标，可以用来筛选主力资金活跃、市场热点强劲、有持续上涨趋势的股票。
有何风险？
反包指标可能会导致过度寻找短期市场热点，忽略股票的长期价值，需要谨慎考虑。
如何优化？
可以增加其他基本面指标作为筛选条件，例如市盈率、市净率等，综合分析选股对象的价值。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、圆弧形态、反包指标、并结合其他基本面因素进行综合分析。
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。
反包可以使用常用的指标公式：(CLOSE+HIGH+LOW)/3-OPEN<0
其中，CLOSE、HIGH、LOW、OPEN为K线图中对应的数据列。
Python代码参考
import akshare as ak
import pandas as pd
def custom_indicator(data):
# 自定义圆弧形态
data['CIR'] = abs(data['high'] - data['low']) / data['close'].shift(1) * 100
# 自定义反包指标
data['FANG_BAO'] = (data['close'] + data['high'] + data['low']) / 3 - data['open'] < 0
return data
def hot_stock_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['FANG_BAO'] > 0) # 反包自定义指标
]
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 = hot_stock_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，加入了反包指标来筛选主力资金活跃、市场热点强劲、有持续上涨趋势的股票，并结合其他基本面信息进行综合分析，以提高选股准确度和效果。
## 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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