问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、圆弧形态、股票代码以60开头。
选股逻辑分析
限定股票代码以60开头，选择元宇宙行业和圆弧形态为基础选股逻辑，意在筛选出市场热点中表现出色的股票，具有较好的投资机会。
有何风险？
过度追涨杀跌，盲目跟风容易带来风险。同时，特定行业主题的投资需要考虑行业风险，避免单一行业的高度集中投资带来的风险。
限定股票代码为60开头也可能带来统计偏差。
如何优化？
除了加入限定股票代码外，可以考虑加入其他技术指标进行综合筛选，同时结合基本面因素进行综合评估。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、圆弧形态，股票代码以60开头，并结合其他技术面与基本面指标进行综合评估。
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。
股票代码的指标公式为filter(symbol like '60%')
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['symbol'].str.startswith('60')) # 股票代码以60开头
# 这里加入其他股票基本面信息的筛选条件
]
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，加入了限定股票代码，同时可以结合基本面信息进行筛选，综合评估股票投资价值。
## 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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