问财量化选股策略逻辑
本选股策略为：在元宇宙行业中，选择前25天内有涨停且收盘价在上轨带和中轨带之间的股票，确定买入时间和买点。
选股条件为：元宇宙,前25天有涨停,收盘价<boll(upper值)且收盘价>boll(mid值)。该条件旨在寻找近期涨势明显，同时价格有一定回调的股票，以更好地抓住市场机遇。
选股逻辑分析
本选股策略主要依据了技术分析的思路，对股票价格走势进行评估。同时，增加了近期涨势的限制，并配合基于布林带的短期回调策略，以增加选股精度。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：
- 过度依赖技术分析指标，没有充分考虑基本面等因素，导致选股定位和风险预估可能不准确。
- 布林带指标具有周期性，难以做到长期绩效稳定，容易出现套牢的情况。
- 行业特点和推广进度较为不确定，可能难以预判市场需求和落地进程，从而导致买卖时机难以捕捉。
如何优化？
为了提高本选股策略的绩效和可靠性，可以：
- 加入基本面分析指标，如财务报告等，降低选股风险。
- 综合考虑其他因素如市场趋势以及大盘走势等进行选股，提高选股的维度和深度。
- 建立风险管理模型，做到资产配置合理，控制仓位和风险，以确保长期盈利。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中，选择前25天内有涨停且收盘价在布林带的上轨带和中轨带之间的股票，以确定中短期投资收益。在此基础上进行风险管控，合理配置投资资金，控制仓位，以获得稳健的投资回报。
选股条件为：元宇宙,前25天有涨停,收盘价<boll(upper值)且收盘价>boll(mid值)。
排序指标：根据涨停次数和收盘价的相对位置进行排序。
同花顺指标公式代码参考
选股条件：前25天有涨停，收盘价<boll(upper值)且收盘价>boll(mid值)
TDX公式：
C1:REF(CLOSE, 1) < REF(BOLLUPPER(CLOSE, 20, 2), 1) AND CLOSE > REF(BOLL(CLOSE, 20, 2), 1);
C2: MARKET_CAP > 2;
C3: CROSSCOUNT(ZT>0, C) > 0;
SELECT IF(C1 AND C2 AND C3, 1, 0);
同花顺公式：
25日前涨停板>0 AND CLOSE<BOLLUPPER(C,20,2) AND CLOSE>BOLL(C,20,2) AND Market_Capital >=200000000;
python代码参考
import pandas as pd
from typing import List
def select_stocks(data: pd.DataFrame, days_before: int) -> List[str]:
df = data.copy()
today = df.index.get_level_values('date').unique()[-1]
sub_df = df.loc[today]
upper = pd.Series(sub_df['收盘价'].tolist()).rolling(window=20).mean() + 2 * pd.Series(sub_df['收盘价'].tolist()).rolling(window=20).std()
mid = pd.Series(sub_df['收盘价'].tolist()).rolling(window=20).mean()
sub_df['upper'] = upper.tolist()
sub_df['mid'] = mid.tolist()
sub_df['boll_up'] = sub_df['upper'].shift(1)
sub_df['boll_mid'] = sub_df['mid'].shift(1)
codes = sub_df.index.unique().tolist()
select_df = []
for code in codes:
his_df = df.loc[df.index.get_level_values('code') == code]
his_df = his_df.loc[his_df.index.get_level_values('date') <= today]
zt_days = his_df['涨停板'].rolling(window=days_before).sum().iloc[-1]
if zt_days > 0:
close = sub_df.loc[code]['收盘价']
boll_up = sub_df.loc[code]['boll_up']
boll_mid = sub_df.loc[code]['boll_mid']
if (close < boll_up) and (close > boll_mid):
select_df.append(code)
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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