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，昨日换手率乘以今日竞价成交量与昨日成交量比值在 0.5 到 2 之间的股票作为研究对象。
选股逻辑分析
本选股策略同样选取了元宇宙行业中股票作为研究对象，并使用了两个条件进行筛选：开盘价在十日均线左右，昨日换手率乘以今日竞价成交量与昨日成交量比值在 0.5 到 2 之间。选取开盘价在十日均线左右可以筛选出走势稳定的股票，而换手率与竞价成交量则可以从交易量的角度分析股票的流动性和短期买入压力。
有何风险？
但是，本选股策略的风险在于，该选股策略可能无法准确反映股票的基本面情况，过度依赖短期市场波动和流动性等因素，容易受市场噪声干扰，缺乏坚实的投资价值依据。此外，选股策略本身选用的指标可能无法有效预测股票走势，可能存在较大的选股误差。
如何优化？
要优化本选股策略，可以选择引入更多的基本面数据，如市盈率、市净率、EPS等，来评估股票的价值水平和长期发展潜力，并根据选股策略需要的反应时间来选择相应的财务指标。此外，可以对短期波动和流动性等因素进行一定的平滑处理，减少市场噪声对选股策略的影响。同时，还可以引入技术指标、资金流向等更多因素，综合筛选优质的股票。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中选取开盘价在十日均线左右，昨日换手率乘以今日竞价成交量与昨日成交量比值在 0.5 到 2 之间的股票作为研究对象。
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：
CROSS(OPEN,MA(CLOSE,10)) AND CROSS(MA(CLOSE,10),REF(CLOSE,1));
选取昨日换手率乘以今日竞价成交量与昨日成交量比值在0.5到2之间的股票：
(YESTERDAY() * (BIGV / REF(BIGV, 1)) >= 0.5) AND (YESTERDAY() * (BIGV / REF(BIGV, 1)) <= 2);
合并选股条件：
(INDUSTRY == '元宇宙') AND \
(CROSS(OPEN,MA(CLOSE,10)) AND CROSS(MA(CLOSE,10),REF(CLOSE,1))) AND \
((YESTERDAY() * (BIGV / REF(BIGV, 1)) >= 0.5) AND (YESTERDAY() * (BIGV / REF(BIGV, 1)) <= 2))
python代码参考
import tushare as ts
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
prices = ts.get_k_data(stock_code, index=True)[['date', 'open', 'close']]
if prices.size < 10:
continue
ma10 = prices['close'].rolling(10).mean()
if not ((prices['open'] - ma10).abs() / prices['open'] < 0.05).iloc[-1]:
continue
bigv = ts.get_sina_dd(stock_code, date=ts.get_today())[2]['volume'][0] / 100
if not (row['outstanding'] and row['totals'] and
0.5 <= bigv / (row['outstanding'] * row['totals']) <= 2):
continue
eligible_stocks.append(stock_code)
return eligible_stocks
print(get_eligible_stocks())
本代码同样使用tushare库来获取股票数据，根据选股逻辑筛选符合条件的股票。本代码引入了更多的交易数据，如竞价成交量、流通股本、总股本等，提高了选股策略的准确性和鲁棒性，同时加入了均线指标和换手率，相对综合分析股票的价值和交易情况。
## 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。
