问财量化选股策略逻辑
选股策略为：在元宇宙行业中，选择前25天内有涨停且振幅大于1的股票。每日10点之前进行选股，选取当日的交易股票。
选股逻辑分析
本选股策略从历史上的涨停板入手，通过涨停板后的股票振幅大于1进行筛选。选取涨停过且振幅较大的股票，可能代表着市场对该股票的关注度较高，后续有望继续上涨。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：
- 忽略了股票的基本面和长期趋势，只关注短期涨停现象和技术指标，短期效果良好，但不利于长期投资；
- 涨停板不一定代表好的投资机会；
- 涨停板和振幅波动对于不同的股票有不同的意义，选股条件过于简单可能会漏掉一些有潜力的股票。
如何优化？
为提高本选股策略的准确性和可靠性，可以：
- 加入其他重要的技术指标并协同判断，比如成交量、RSI等；
- 同时加入公司基本面的分析，选择行业前景好、基本面优秀的股票；
- 根据不同股票的特点和历史数据，优化涨停板和振幅的选取条件，不同股票有不同的参考标准。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中，选择前25天内有涨停且振幅大于1的股票。每日10点之前进行选股，选取当日的交易股票。
同花顺指标公式代码参考
# 选股条件：前25天有涨停，振幅大于1
ABS((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1))>0.01
AND COUNT(IF(C==REF(C,1),0,0)+IF(C==HIGH,1,0),25)>=1
AND NOT DELIST()
AND TRADESTATUS>=0
AND DT_IN(WEEKS([-1]),-1)
AND FILTER(3)/FILTER(5)>1
AND (FILTER(3)-FILTER(5))/(FILTER(3)+FILTER(5)-MA(C,7))>0.05
# 选股结果：选取当日交易的股票
选股条件：CROSS(MACD(), MACD_SIGNAL())>0
AND NOT DELIST()
AND (TRADE_STATUS==1) AND (CURRENT_TIME<='10:00:00')
排序规则：默认排序
选股数量：EMPTY()
python代码参考
import pandas as pd
from typing import List
def select_stocks(data: pd.DataFrame, industry: str) -> List[str]:
df = data[data['INDUSTRY']==industry]
df['涨停'] = ((df['HIGH']==df['CLOSE'].shift()) & (df['OPEN']<df['HIGH'].shift()) & (df['CLOSE']>df['OPEN'].shift()))
df['振幅'] = abs((df['HIGH']-df['LOW'])/df['CLOSE'].shift())
select_df = df[(df['涨停']) & (df['振幅']>0.01) & (df['TRADE_STATUS']==1) & (df['TIME']<='10:00:00')].index.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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