问财量化选股策略逻辑
选股策略为：在元宇宙行业中选取开盘价在十日均线左右且近25个交易日内有单日涨幅大于等于百分之10的股票。
选股逻辑分析
本选股策略同样是基于技术面的指标，选取元宇宙行业中开盘价在十日均线左右且近25个交易日内有单日涨幅大于等于百分之10的股票。其中，开盘价在十日均线左右表明市场整体走势向好，在趋势向上的趋势中寻找买点。近25个交易日的单日涨幅则表明股票存在比较强的上涨势头。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：
- 全球宏观经济环境、行业政策等因素可能影响股票价格波动；
- 采用的技术面指标多为传统技术分析指标，相对较短的均线周期和单一的涨幅指标会忽略掉其他可能影响股票走势的因素；
- 择时策略可能存在较大准确度波动，选股策略的实际效果需要进一步验证；
如何优化？
为提高本选股策略的可靠性和泛用性，可以在技术面指标的选择上更为细致和灵活，结合基本面和市场情境等因素，尽可能综合考虑多个指标。此外，在择时策略上可以进行更加灵活的时间周期选择，以应对不同的市场波动。
最终的选股逻辑
选取元宇宙行业中开盘价在十日均线左右且近25个交易日内有单日涨幅大于等于百分之10的股票。
同花顺指标公式代码参考
选出符合元宇宙行业的股票：INDUSTRY == '元宇宙';
选取开盘价在十日均线左右的股票：CLOSE > MA(CLOSE, 10) * 0.95 AND CLOSE < MA(CLOSE, 10) * 1.05;
近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10：COUNT(CLOSE/REF(CLOSE, 1)-1>=0.1, 25)>=1;
合并选股条件：
(INDUSTRY=='元宇宙') AND \
((CLOSE > MA(CLOSE, 10) * 0.95) AND (CLOSE < MA(CLOSE, 10) * 1.05)) AND \
(COUNT(CLOSE/REF(CLOSE, 1)-1>=0.1, 25)>=1));
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
import datetime as dt
def get_eligible_stocks():
eligible_stocks = []
stock_data = ts.get_stock_basics()
for stock_code, row in stock_data.iterrows():
if '元宇宙' not in row['industry']:
continue
if row['name'].startswith('ST') or row['name'].startswith('*ST'):
continue
prices = ts.get_k_data(stock_code, index=True)[['date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'amount']]
if len(prices) < 25:
continue
ma10 = prices['close'].rolling(window=10, min_periods=1).mean()
if not ((prices['open'] > ma10) &
((prices['close'] / prices['close'].shift(1) - 1 >= 0.1).rolling(window=25, min_periods=1).sum() >= 1)):
continue
eligible_stocks.append(stock_code)
return eligible_stocks
print(get_eligible_stocks())
本代码同样采用tushare库获取股票数据，根据选股逻辑筛选符合条件的股票。相较于前面一个选股逻辑，本选股逻辑新增了近25个交易日内单日涨幅大于等于10%的条件，等价于对于过去25个交易日，有至少一个交易日的涨幅大于等于10%即被选中。
## 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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