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，今日增仓占比大于5%的股票。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了行业、形态和技术面因素，即筛选出换手率增加的元宇宙行业内形态符合条件的股票，提高了策略的可靠性。
有何风险？
该选股逻辑的风险在于它仅考虑了当日增仓占比这一技术面因素，未考虑到其他指标、基本面因素以及市场情绪等其他因素，可能导致被选出的股票存在更大的风险。
如何优化？
可以在当日增仓占比的基础上加入更多技术面因素，例如单独或组合使用MACD、RSI等指标，筛选出更准确的股票。此外，可以考虑在技术面因素的基础上加入基本面因素，例如市盈率、市净率等，从更多角度进行选股。同时，也可以考虑加入其他市场情绪等因素，例如大盘走势等。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业，圆弧形形态，今日增仓占比大于5%的股票。
同花顺指标公式代码参考
通达信代码：
SELECT STOCK_CODE FROM XXX WHERE
HY = 'C010103'
AND ABS((HIGH-OPEN)/OPEN) > 0.01
AND ABS((LOW-OPEN)/OPEN) > 0.01
AND ABS((HIGH-LOW)/OPEN) > 0.01
AND TURNOVER > 0.03 AND TURNOVER < 0.12
AND LLV(LOW,30) >= REF(MA(CLOSE,60),1)
AND REF(MA(CLOSE,60),1) >= REF(MA(CLOSE,60),5)
AND LLV(LOW,10) == LOW
AND (VOLUME-REF(VOLUME,1))/REF(VOLUME,1) > 0.05;
python代码参考
import tushare as ts
import talib
def get_stock_data():
gg_stocks = ts.get_zz500s()
gg_stocks = gg_stocks[gg_stocks['industry'] == '元宇宙']
df_today = ts.get_today_all()
df_today = df_today[df_today['code'].isin(gg_stocks['code'])]
# 选出换手率在3%到12%之间的股票
df_today = df_today[(df_today['turnoverratio'] > 0.03) & (df_today['turnoverratio'] < 0.12)]
# 选出圆弧形形态
close_ma60 = df_today['close'].rolling(60).mean()
ref_close_ma60 = close_ma60.shift(1)
low_llv30 = df_today['low'].rolling(30).min()
df_today = df_today[(abs((df_today['high']-df_today['open'])/df_today['open']) > 0.01)
& (abs((df_today['low']-df_today['open'])/df_today['open']) > 0.01)
& (abs((df_today['high']-df_today['low'])/df_today['open']) > 0.01)
& (low_llv30 >= ref_close_ma60)
& (ref_close_ma60 >= ref_close_ma60.shift(4))
& (df_today['low'].rolling(10).min() == df_today['low'])]
# 选出今日增仓比例大于5%的股票
df_hist = ts.get_hist_data(df_today['code'][0])
for code in df_today['code'][1:]:
df_code = ts.get_hist_data(code)
df_hist = pd.concat([df_hist, df_code], axis=0)
df_hist = df_hist[df_hist.index == '2021-09-07'] # 检查9月7号的数据
df_today['vol_chg'] = df_today['volume']/df_hist['volume'].values-1
df_today = df_today[df_today['vol_chg'] > 0.05]
res = df_today[['name', 'code', 'industry', 'total_mv', 'pb', 'pe']]
res = res.rename(columns={'total_mv': '总市值', 'pb': '市净率', 'pe': '市盈率'})
return res
print(get_stock_data())
## 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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