问财量化选股策略逻辑
选股策略为：在元宇宙行业中筛选开盘价在十日线左右，振幅大于1的股票。
选股逻辑分析
该选股策略关注股票的价格变化情况，通过分析股票的价格波动情况，以及十日均线与开盘价的交叉情况，筛选出波动较大，但价格整体仍在十日均线左右的股票。这样的股票多属于波动性较强的短线热门股，借助技术分析找到良好的入场时机，可以获得较好的收益。
有何风险？
该选股策略偏重技术面的研究，只考虑指标变化，忽略了基本面的影响以及市场潜在的风险因素，可能会出现误判和决策失误。另外，对于振幅较大的股票，其市场风险较高，对于普通投资者而言，需要谨慎操作。
如何优化？
在原有选股逻辑的基础上，可以考虑结合基本面进行分析，从公司财务数据、行业趋势等多个维度综合分析，避免偏重技术面而忽略基本面。此外，振幅较大的股票也需要更加严格的风险管理，例如根据股票的风险水平调整投资额度等。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中，筛选开盘价在十日线左右，振幅大于1的股票。结合基本面因素进行分析，采取适当的风险管理措施，进行投资决策。
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';
选出当前开盘价在十日均线左右的股票：
REF(CLOSE,1)<MA(CLOSE,10) AND OPEN>MA(CLOSE,10) AND REF(OPEN,1)<REF(MA(CLOSE,10),1);
选出振幅大于1的股票：A=AMO/10000;
ZRANGE=(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)*100>=1;
合并筛选条件：(INDUSTRY == '元宇宙') AND \
(REF(CLOSE,1)<MA(CLOSE,10) AND OPEN>MA(CLOSE,10) AND REF(OPEN,1)<REF(MA(CLOSE,10),1)) AND \
(ZRANGE)
Python代码参考
import tushare as ts
import talib
def get_eligible_stocks():
eligible_stocks = []
stock_data = ts.get_today_all()
for stock_code, row in stock_data.iterrows():
if '元宇宙' in row['industry_name']:
daily_k_data = ts.get_k_data(stock_code, start=(dt.datetime.now()-dt.timedelta(days=30)).strftime('%Y-%m-%d'))
if len(daily_k_data) >= 10:
open_prices = daily_k_data['open'].values[-10:]
ten_day_ma = talib.MA(open_prices, timeperiod=10)[-1]
if daily_k_data['open'].values[0] > ten_day_ma and \
daily_k_data['open'].values[1] < ten_day_ma and \
daily_k_data['high'].max()-daily_k_data['low'].min() >= daily_k_data['close'][-2]*0.01:
eligible_stocks.append(stock_code)
return eligible_stocks
print(get_eligible_stocks())
在上述 Python 代码中，我们使用 tushare 包获取 A 股的实时行情数据，使用 talib 包计算均线和振幅，通过 Python 逻辑实现了选股策略。需要注意细节问题，包括数据处理、异常处理和数据来源的可靠性等问题，同时需要考虑风险管理和资金管理等因素。
## 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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