问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、圆弧形态、K线收盘价小于20日均线。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了行业热点、技术形态和均线趋势，可以筛选出在元宇宙行业内，具有技术形态特征且处于短期低位的品种，具有一定的投资价值。
有何风险？
过度追求短期均线趋势容易忽略股票的长期价值，而且仅依靠圆弧形态特征作为整体维度可能会造成股票筛选结果的误判。
如何优化？
可以引入其他基本面指标作为筛选条件，例如财务报表数据、商业模式等，综合分析选股对象的长期价值。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、圆弧形态、K线收盘价小于20日均线并结合其他基本面因素进行综合分析。
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。
收盘价小于20日均线，可以使用以下通达信指标公式：CROSS(CLOSE,MA(CLOSE,20))<=0
其中，CLOSE为K线图中对应的数据列，MA(CLOSE,20)表示20日均线。
Python代码参考
import akshare as ak
import pandas as pd
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 hot_stock_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['close'] < data['close'].rolling(window=20).mean()) # 收盘价小于20日均线
]
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 = hot_stock_strategy(stock_hist)
if not selected_data.empty:
selected_stocks.append(selected_data)
return pd.concat(selected_stocks)
print(get_stock_data())
在该选股逻辑的Python代码中，加入了20日均线作为筛选条件，综合考虑了股票的技术形态和均线趋势，并结合行业热点作为整体维度进行综合分析，以提高选股准确度和效果。同时，可以加入其他基本面因素的分析，以获取更全面的选股信息。
## 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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