问财量化选股策略逻辑
选股策略为：在元宇宙行业中，选择前25天内有涨停且昨日竞价换手率大于0.26的股票。每日10点之前进行选股，选取当日的交易股票。
选股逻辑分析
本选股策略补充了昨日竞价换手率这一指标，通过结合昨日竞价换手率和涨停板等信息，可以更加准确地判断股票的走势。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：
- 竞价换手率波动大，容易由于短期市场波动而出现错误判断；
- 过于追求短期涨势，忽略了股票未来价值和潜力的判断。
如何优化？
为提高本选股策略的准确性和可靠性，可以：
- 结合其他技术指标，以及基本面分析等多种数据，做到全面评估股票价格的走势和价值；
- 考虑市场和行业等外部因素影响，综合考虑股票的长期增值潜力，克服仅从短期指标入手所带来的风险；
- 定期调整选股指标和比例，以保证选股策略的适应性和有效性。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中，选择前25天内有涨停且昨日竞价换手率大于0.26的股票。每日10点之前进行选股，选取当日的交易股票。
同花顺指标公式代码参考
# 选股条件：前25天有涨停，昨日竞价换手率大于0.26
COUNT(IF(C==REF(C,1),0,0)+IF(C==HIGH,1,0),25) >= 1
AND JYHS > 0.26
AND NOT DELIST()
AND TRADESTATUS >= 0
AND DT_IN(WEEKS([-1]),-1)
AND INDUSTRYINDEXCODE == 'GN0289'
# 选股结果：选取当日交易的股票
选股条件：默认条件
排序规则：默认排序
选股数量：EMPTY()
python代码参考
import pandas as pd
from typing import List
def select_stocks(data: pd.DataFrame, industry: str) -> List[str]:
df = data[data['INDUSTRY']==industry]
df['涨停'] = ((df['HIGH']==df['CLOSE'].shift()) & (df['OPEN']<df['HIGH'].shift()) & (df['CLOSE']>df['OPEN'].shift()))
df['竞价换手率'] = df['TURNOVER_RATE'] - df['NEGOTIABLE_VALUE']/df['TOTAL_VALUE']
select_df = df[(df['涨停']) & (df['竞价换手率']>0.26) & (df['TRADE_STATUS']==1) & (df['TIME']<='10:00:00')].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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