问财量化选股策略逻辑
本选股策略为：在元宇宙行业中，选择前25天内有涨停且（昨日换手率乘以今日竞价成交量/昨日成交量）介于0.5到2之间的个股。
选股条件为：元宇宙,前25天有涨停,（昨日换手率*（今日竞价成交量/昨日成交量））>0.5<2。
选股逻辑分析
本选股策略既考虑了基本面的「前25天有涨停」，又考虑了量价关系的「昨日换手率乘以今日竞价成交量/昨日成交量」要求，综合选取出具有一定盈利和市场关注度的个股。元宇宙行业的选择意味着具有行业匹配性，可以更准确地跟随市场热点和趋势。 这种选股方法基于短期的成交量和涨跌幅关系，较适合用于快进快出的短线交易。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：
- 昨日竞价成交量和昨日成交量比较容易被市场情况大幅抬高或低估，会产生虚假信号和误差。
- 需要关注市场流动性和成交情况，如果在低流动性或成交量过低的市场环境下使用这种选股方法，可能会导致不能准确匹配市场趋势和走势。
- 如果单一地从量价关系角度判断股票的市场表现，可能会忽略股票潜在的内在价值和风险因素。
如何优化？
为了提高本选股策略的绩效和可靠性，可以：
- 除了量价因素，结合其他指标和因素，如K线形态、技术指标、基本面等，综合选取股票。
- 在选股之前，需要对市场流动性和成交情况作出评估和解读，要了解和把握市场主流趋势。
- 装备市场情报和数据处理技术，以尽可能获得准确、及时和可靠的市场价值信息。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中，选择前25天内有涨停且（昨日换手率乘以今日竞价成交量/昨日成交量）介于0.5到2之间的个股，以确定买入时间和买点。
选股条件为：元宇宙,前25天有涨停,（昨日换手率*（今日竞价成交量/昨日成交量））>0.5<2。
同花顺指标公式代码参考
无
python代码参考
import pandas as pd
from typing import List
def select_stocks(data: pd.DataFrame) -> List[str]:
df = data.copy()
today = df.index.get_level_values('date').unique()[-1]
select_df = []
sub_df = df.loc[today]
sub_df = sub_df[sub_df['前25天涨停日期'].apply(lambda x: x != [])]
sub_df['turnover_rate'] = sub_df['turnover_rate'] / 100
sub_df['cmp_ratio'] = sub_df['竞价成交量'] / sub_df['成交量']
sub_df['cmp_ratio_last'] = sub_df['cmp_ratio'].shift(1)
sub_df['turnover_rate_cond'] = (sub_df['turnover_rate'] * sub_df['cmp_ratio_last'] > 0.5) & (sub_df['turnover_rate'] * sub_df['cmp_ratio_last'] < 2)
sub_df = sub_df[sub_df['turnover_rate_cond']]
select_df = sub_df['code'].unique().tolist()
return select_df
## 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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