问财量化选股策略逻辑
选股策略为：在元宇宙行业中选取集中度小于20%的股票，并筛选开盘价在十日均线左右的股票。
选股逻辑分析
本选股策略相对于之前的版本增加了“集中度小于20%”这一条件，以排除市场分散、参与竞争过于激烈的公司，同时依据“开盘价在十日线左右”这一条件，筛选出较有投资价值的公司。相较于之前的版本，本选股策略更注重选股条件的完整性和合理性。
有何风险？
本选股策略仍然存在一定的缺陷，如在选股条件确定之前容易被市场大盘信息所影响，市场突发事件也会对策略的选股结果产生较大影响。同时，仅从集中度小于20%的角度出发，可能会忽略一些市场份额较小但潜力较大的公司。
如何优化？
为了优化本选股策略，可以引入更多有关技术指标和基本面数据以及一些市场分析数据，以更加全面地了解股票的发展动态，从而找到更有投资潜力的企业。同时也可以对选股条件进行加强和优化，以排除市场波动影响，更准确地选取符合条件的股票。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中选取集中度小于20%并且开盘价在十日均线左右的股票。
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';
选取集中度小于20%的股票：THSINDEX(THS.MRK_HOLDPUB_STOCKS) < 20;
选取开盘价在十日均线左右的股票：
CROSS(OPEN, MA(CLOSE, 10)) AND CROSS(MA(CLOSE, 10), REF(CLOSE, 1));
合并选股条件：
(INDUSTRY == '元宇宙') AND \
(THSINDEX(THS.MRK_HOLDPUB_STOCKS) < 20) AND \
(CROSS(OPEN, MA(CLOSE, 10)) AND CROSS(MA(CLOSE, 10), REF(CLOSE, 1)));
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
def get_eligible_stocks():
eligible_stocks = []
stock_data = ts.get_stock_basics()
for stock_code, row in stock_data.iterrows():
if '元宇宙' not in row['industry']:
continue
if (ts.get_today() - row['timeToMarket']).days < 365 * 2:
continue
if ts.top10_holders(stock_code)['holdsum'].iloc[0] / ts.capitals(stock_code) > 0.2:
continue
if row['totalAssets'] < 200000000:
continue
prices = ts.get_k_data(stock_code, index=True)[['date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'amount']]
if len(prices) < 30:
continue
ma10 = prices['close'].rolling(10).mean()
if not ((prices['open'] - ma10).abs() / prices['open'] < 0.05).iloc[-1]:
continue
eligible_stocks.append((stock_code, row['pb'], row['pe'], row['roe'], row['totalAssets'], row['totalLiabilities']))
eligible_stocks = pd.DataFrame(eligible_stocks, columns=['code', 'pb', 'pe', 'roe', 'totalAssets', 'totalLiabilities'])
eligible_stocks = eligible_stocks.sort_values(by='code')
eligible_stocks = eligible_stocks.sort_values(by='pe')
eligible_stocks = eligible_stocks.sort_values(by='pb')
eligible_stocks = eligible_stocks.sort_values(by='roe', ascending=False)
return eligible_stocks['code'].tolist()
print(get_eligible_stocks())
本代码同样使用tushare库来获取股票数据，根据选股逻辑筛选符合条件的股票，增加了集中度符合要求的筛选条件，并引入了更多有关企业基本面和财务数据的指标。同时，本代码按照选股逻辑进行了多维度数据的排序，保证了筛选结果的多样性和市场价值。
## 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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