问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙、昨天换手率＞8%、三个技术指标同时金叉。
选股逻辑分析
该选股策略选取了元宇宙板块中，昨日换手率大于8%且三个技术指标同时金叉的股票。
有何风险？
该选股策略同样重点考察了技术指标，忽略了其他重要因素，如基本面和市场环境等。同时，基于历史数据的技术指标信号有时会出现滞后性，可能导致错过行情的机会。
如何优化？
应该综合考虑多种因素，包括以基本面因素为主、以技术指标为主或权衡二者影响的混合策略。同时需要根据股票的不同特点，采用不同的指标和方法，以适应市场的变化。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙、昨天换手率＞8%、股票MACD、KDJ指标和RSI同时金叉。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙板块：CATEGORY = ‘SW1_zxx’
昨天换手率大于8%：VOLPRI > 0.08
MACD金叉信号：CROSS(MACD(12,26,9), MACD(12,26,9)*0.618)；
KDJ金叉信号：(KDJ(9, 3, 3).J > KDJ(9, 3, 3).K) AND (REF(KDJ(9, 3, 3).J,1) < REF(KDJ(9, 3, 3).K,1))
RSI金叉信号：CROSS(RSI(CLOSE, 6), RSI(CLOSE, 13))
符合条件的股票：CATEGORY = 'SW1_zxx' AND VOLPRI > 0.08 AND CROSS(MACD(12,26,9), MACD(12,26,9)*0.618) AND (KDJ(9, 3, 3).J > KDJ(9, 3, 3).K) AND (REF(KDJ(9, 3, 3).J,1) < REF(KDJ(9, 3, 3).K,1)) AND CROSS(RSI(CLOSE, 6), RSI(CLOSE, 13))
Python代码参考
相应的Python选股代码如下：
import akshare as ak
import talib
# 获取元宇宙板块数据
yxu_stocks = ak.stock_zh_a_classified_sector()
yxu_stocks = yxu_stocks[yxu_stocks['name'] == '元宇宙']
# 筛选符合条件的股票
selected_stocks = []
for stock in yxu_stocks['stock_name'].tolist():
# 获取当日K线数据和前一日K线数据
k_data_today = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock, adjust="qfq", start_date='2022-02-24', end_date='2022-02-24')
k_data_yesterday = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock, adjust="qfq", start_date='2022-02-23', end_date='2022-02-23')
if len(k_data_today) > 0 and len(k_data_yesterday) > 0:
macd, signal, hist = talib.MACD(k_data_today['close'].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if len(macd) > 0 and len(signal) > 0 and macd[-1] > signal[-1] and macd[-2] < signal[-2]:
kdj = talib.STOCH(k_data_today['high'].values, k_data_today['low'].values, k_data_today['close'].values,
fastk_period=9, slowk_period=3, slowk_matype=0, slowd_period=3, slowd_matype=0)
if len(kdj[0]) > 0 and len(kdj[1]) > 0 and len(kdj[2]) > 0 and kdj[1][-1] > kdj[2][-1] and kdj[1][-2] < kdj[2][-2]:
rsi6 = talib.RSI(k_data_today['close'].values, timeperiod=6)
rsi13 = talib.RSI(k_data_today['close'].values, timeperiod=13)
if len(rsi6) > 0 and len(rsi13) > 0 and rsi6[-1] > rsi13[-1] and rsi6[-2] < rsi13[-2]:
selected_stocks.append(k_data_today.iloc[0]['symbol'])
selected_stocks_final = selected_stocks
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
