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，且未清偿可转债简称不可为空的股票。
选股逻辑分析
本选股策略从行业和基本面角度进行筛选，选取元宇宙行业的股票，并结合技术指标中的开盘价和十日均线，筛选出合适的股票。同时，加入可转债简称的信息，筛选出未清偿可转债简称不为空的股票，以期从基本面和行业角度找到高潜力的股票。
有何风险？
本选股策略过于依赖可转债简称等基本信息，可能忽略技术指标和市场情况等关键因素，导致筛选结果过于片面和不确定性较大。
如何优化？
为了增强本选股策略的可靠性和全面性，可以引入更多行业、市场情况、财务数据等融合数据信息，如加入企业基本面、市场分析数据、行业风险等数据，以提高风险控制和筛选效果。同时，可以增加对未来走势的判断，随时调整选股策略和预判市场走势。
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，且未清偿可转债简称不可为空的股票。
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：
CROSS(OPEN, MA(CLOSE, 10)) AND CROSS(MA(CLOSE, 10), REF(CLOSE, 1));
选取未清偿可转债简称不为空的股票：
LC_NSZC is not null;
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 \
(LC_NSZC is not null);
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
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 (ts.get_today() - row['timeToMarket']).days < 365 * 2:
continue
if pd.isna(row['LC_NSZC']):
continue
prices = ts.get_k_data(stock_code, index=True)[['date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'amount']]
if len(prices) < 20:
continue
ma10 = prices['close'].rolling(10).mean()
if not ((prices['open'] - ma10).abs() / prices['open'] < 0.05).iloc[-1]:
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。增加了可转债简称的筛选条件，并引入了更多有关企业基本面和财务数据的指标。同时，加入了对可转债简称为空的判断，避免产生错误的选股结果。
## 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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