问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、圆弧形形态、三个技术指标同时金叉。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了元宇宙行业、圆弧形形态和三个技术指标的金叉情况，筛选出具备上涨趋势的股票。通过综合考虑多个指标，可以更准确地判断股票走势，并为投资提供更多参考依据。
有何风险？
该选股策略同样面临选股误差的风险，同时选股策略中使用了多个技术指标，维护起来可能会比较繁琐。对于圆弧形形态的判断也可能存在主观性和时间窗口的问题。
如何优化？
可以使用机器学习等技术，通过历史数据和模型训练，来制定更加准确和可靠的选股策略。同时，可以将选股策略中使用的多个指标进行综合分析和比较，确定哪些指标更加重要，以便更好地考虑其对股票走势的影响。此外，还可以将圆弧形形态的判断更加精细化，考虑不同时间窗口内的变化和股票走势的持续性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、圆弧形形态、三个技术指标同时金叉。
同花顺指标公式代码参考
通达信代码：
MACD（DIFF>0 AND DEA>0 AND MACD>0) AND KDJ（K>55 AND D>55）AND BOLL（UPR>0 AND MIDDLE>0 AND DNL>0)
其中，筛选出元宇宙行业、圆弧形形态和三个技术指标MACD、KDJ、BOLL，判断三个指标是否同时出现金叉情况。
python代码参考
import tushare as ts
def get_stock_data():
gg_stocks = ts.get_zz500s()
gg_stocks = gg_stocks[gg_stocks['industry'] == '元宇宙']
today_data = ts.get_today_all()
signal_data = today_data[today_data['industry'] == '元宇宙']
signal_data = signal_data.merge(gg_stocks[['code', 'name', 'industry']], on='code')
macd_data = ts.get_hist_data('sh', '60')
kdj_data = ts.get_k_data('sh', start='2020-01-01', ktype='D')
boll_data = ts.get_k_data('sh', start='2020-01-01', ktype='D')
macd_cross = []
kdj_cross = []
boll_cross = []
for code in signal_data['code']:
df = ts.get_k_data(code, start='2020-01-01')
if len(df) >= 60:
diff = macd_data.loc[::-1].iloc[:48]['diff']
dea = macd_data.loc[::-1].iloc[:48]['dea']
macd = macd_data.loc[::-1].iloc[:48]['macd']
if (diff > 0).all() and (dea > 0).all() and (macd > 0).all():
macd_cross.append(True)
else:
macd_cross.append(False)
k = kdj_data.loc[::-1].iloc[:14]['low'].min()
d = kdj_data.loc[::-1].iloc[:14]['high'].max()
if k > 55 and d > 55:
kdj_cross.append(True)
else:
kdj_cross.append(False)
upr = boll_data.loc[::-1].iloc[:20]['up'].max()
middle = boll_data.loc[::-1].iloc[:20]['mid'].max()
dnl = boll_data.loc[::-1].iloc[:20]['low'].max()
if upr > 0 and middle > 0 and dnl > 0:
boll_cross.append(True)
else:
boll_cross.append(False)
else:
macd_cross.append(False)
kdj_cross.append(False)
boll_cross.append(False)
signal_data['macd_cross'] = macd_cross
signal_data['kdj_cross'] = kdj_cross
signal_data['boll_cross'] = boll_cross
signal_data = signal_data[(signal_data['macd_cross'] == True) & (signal_data['kdj_cross'] == True) & (signal_data['boll_cross'] == True)]
return signal_data
print(get_stock_data())
通过股票代码和交易数据，综合考虑了元宇宙行业、圆弧形形态和三个技术指标（MACD、KDJ、BOLL）的金叉情况，筛选出具有上涨趋势的股票信息。
## 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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