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天内有涨停且主升起动的股票。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
本选股策略在前一个选股逻辑的基础上，加入了主升起动这一指标。主升起动是技术分析中常用的指标之一，通常用于判断股票价格的上涨趋势是否仍将继续。通过结合技术指标和涨停板等信息，可以更加准确地判断股票的走势。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：
- 过分追求主升起动，可能在股票市场波动明显的情况下，出现错误判断；
- 对技术指标依赖过度，可能忽略了基本面和市场因素等其他重要信息。
如何优化？
为提高本选股策略的准确性和可靠性，可以：
- 结合其他技术指标，以及基本面分析等多种数据，做到全面评估股票价格的走势；
- 考虑市场和行业等外部因素影响，综合考虑股票的价值，克服仅从技术指标入手所带来的风险；
- 不断优化策略联动效应，提高选股的准确性和可靠性。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中，选择前25天内有涨停且主升起动的股票。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，主升起动
MA(LOW,7) > MA(HIGH,7) AND MA(LOW,30) > REF(MA(HIGH,30),1)
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)
# 选股结果：选取当日交易的股票
选股条件：默认条件
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['主升起动'] = (df['LOW'].rolling(7).mean() > df['HIGH'].rolling(7).mean()) & (df['LOW'].rolling(30).mean() > df['HIGH'].rolling(30).mean().shift())
select_df = df[(df['涨停']) & (df['主升起动']) & (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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
