问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、圆弧形态、至少5根均线重合的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑通过元宇宙行业和圆弧形态进行行业及技术分析，然后筛选至少5根均线重合的股票，从而找到潜在的趋势股。
有何风险？
该选股逻辑忽略了更多的技术指标和基本面数据，筛选出来的股票存在一定的风险。同时，均线的使用极易出现滞后现象，选股能力不够鲁棒。
如何优化？
为了优化该选股逻辑的选股能力和鲁棒性，可以加入更多的技术指标和基本面分析，综合分析股票的多个方面因素，提高其选股能力和可靠性。采用更简便快捷、经过验证的技术指标，如图表形态、交易量指标等等。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、圆弧形态、BBI指标多头排列、成交量放大。
同花顺指标公式代码参考
BBI指标：MA((CLOSE+HIGH+LOW)/3,3)+MA((CLOSE+HIGH+LOW)/3,6)+MA((CLOSE+HIGH+LOW)/3,12)+MA((CLOSE+HIGH+LOW)/3,24)
成交量指标：VOL
Python代码参考
import akshare as ak
import pandas as pd
import talib
def custom_indicator(data):
# 自定义圆弧形态指标
data['CIR'] = ...
# BBI指标多头排列指标
data['BBI'] = (talib.MA(np.asarray(data['close']+data['high']+data['low'])/3, timeperiod=3) +
talib.MA(np.asarray(data['close']+data['high']+data['low'])/3, timeperiod=6) +
talib.MA(np.asarray(data['close']+data['high']+data['low'])/3, timeperiod=12) +
talib.MA(np.asarray(data['close']+data['high']+data['low'])/3, timeperiod=24)) / 4
data['BBI_OK'] = data['close'] > data['BBI']
# 成交量放大指标
data['VOL_AVG'] = talib.MA(np.asarray(data['volume']), timeperiod=5) # 5日均量
data['VOL_OK'] = data['volume'] > 2 * data['VOL_AVG'] # 成交量放大2倍
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['BBI_OK']), # BBI指标多头排列指标
(data['VOL_OK']) # 成交量放大指标
]
selected_data = data[tuple(conditions)].reset_index(drop=True)
return selected_data
def get_hot_stocks():
# 获取所有A股
stocks_zh_a_spot_df = ak.stock_zh_a_spot()
selected_stocks = []
for stock_code in stocks_zh_a_spot_df['代码'].unique():
# 根据股票代码获取历史交易数据
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_hot_stocks())
在该选股逻辑的Python代码中，使用了更多的技术指标和基本面数据进行综合分析和选股筛选，以提高选股准确性和可靠性。同时对部分指标进行了自定义，提高了选股筛选的鲁棒性。
## 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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