问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、圆弧形态，前一交易日收益率大于0。
选股逻辑分析
该选股逻辑包括了元宇宙行业和圆弧形态的选股条件，且加入了前一交易日收益率的筛选条件。这意味着选股者更注重股票的走势和趋势。
有何风险？
该选股逻辑中，只考虑了前一交易日收益率大于0的股票，而没有考虑到其他重要的因素，如市场趋势、行业背景、公司基本面数据等。
如何优化？
可以加入其他技术指标，如均线、动量指标、KDJ指标等，以及基本面数据，如营收、利润、财务杠杆等指标，来综合评估选择的股票。同时，在选择股票时，可以对前一交易日收益率的筛选条件进行调整，合理地考虑不同市场状况下的选股策略。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、圆弧形态、前一交易日收益率大于0，同时加入其他技术指标和基本面数据进行综合评估。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙行业可以通过万德或通达信数据获取，也可以自行定义股票所属行业。
圆弧形态无默认指标公式，需要根据市场自行定义。
前一交易日收益率可以通过同花顺数据源、东方财富、资讯天地等数据源获取。
其他技术指标和基本面数据可以通过同花顺数据源、OA开发论坛、通达信公式、文华财经等获取。
Python代码参考
import akshare as ak
import pandas as pd
import numpy as np
def custom_indicator(data):
# 自定义圆弧形态
data['CIR'] = abs(data['high'] - data['low']) / data['close'].shift(1) * 100
return data
def high_return_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['pct_chg'].shift(1) > 0) # 昨天收益率大于0
# 这里加入技术指标和基本面数据的筛选条件
]
selected_data = data[tuple(conditions)].reset_index(drop=True)
return selected_data
def get_stock_data():
stocks_zh_a_spot_df = ak.stock_zh_a_spot()
selected_stocks = []
for stock_code in stocks_zh_a_spot_df['代码'].unique():
stock_hist = ak.stock_zh_a_hist(symbol=stock_code, adjust="qfq")
stock_hist = custom_indicator(stock_hist)
selected_data = high_return_strategy(stock_hist)
if not selected_data.empty:
selected_stocks.append(selected_data)
return pd.concat(selected_stocks)
print(get_stock_data())
该选股逻辑的Python代码相较于上一个选股逻辑，在条件中加入了前一交易日收益率大于0的筛选条件。同时，可根据实际需求加入其他指标，如均线、动量指标、KDJ指标等。
## 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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