问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1%, 北京A股除外, 元宇宙。
选股逻辑分析
该选股策略结合了趋势和主题的因素，通过限制振幅和地域以及选取元宇宙主题股来筛选股票。适用于短期和中长期交易策略。该逻辑会忽略公司基本面和未来增长性，需要结合其他指标和数据来确认选定股票的操作性和风险。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 忽略了公司的基本面和未来增长性，可能会导致股票的风险增加；
- 元宇宙主题的波动性和不确定性较大，可能会导致选股策略的不稳定性；
- 忽略了其他技术指标的预判，更加侧重于短期突发事件对于股票的影响，存在一定的主观判断。
如何优化？
为了改进该选股策略，可以考虑以下方面：
- 添加其他技术指标作为辅助，结合趋势和主题因素来提高选股策略的准确性和稳定性；
- 增加对公司的财务指标、行业景气度、管理水平、未来前景的评估，可得到额外的权值；
- 制定规则来确保选股策略的长期稳健，避免出现过度风险的情况；
- 考虑加入量能指标，以确认选定股票实际的交易活跃度和风险。
最终的选股逻辑
经过改进后的选股逻辑如下：
- 振幅大于1%, 北京A股除外；
- 选取元宇宙主题股；
- 选取相对于股票当前市价的偏移程度小于 ±2% 的股票；
- 增加对公司的财务指标、行业景气度、管理水平、未来前景的评估可得到额外的权值。
- 通过加入量能指标来缩小范围。
同花顺指标公式代码参考
选股逻辑的同花顺指标公式如下：
无
python代码参考
选股逻辑的python代码如下：
def theme_picker(context):
# 振幅大于1%, 北京A股除外
narrow_stocks = context.narrow_stocks[((context.narrow_stocks.high / context.narrow_stocks.low) - 1) > 0.01]
exclude_bj_stocks = narrow_stocks[narrow_stocks.area != '北京']
# 选取元宇宙主题股
selected = exclude_bj_stocks[exclude_bj_stocks.concept.str.contains('元宇宙')]
# 选取相对于股票当前市价的偏移程度小于 ±2% 的股票
selected['price_offset'] = (selected.price - talib.MA(selected.price, timeperiod=60)) / talib.MA(selected.price, timeperiod=60)
selected = selected[(-0.02 < selected['price_offset']) & (selected['price_offset'] < 0.02)]
# 增加对公司的财务指标、行业景气度、管理水平、未来前景的评估
selected = selected.sort_values('score', ascending=False).reset_index()
selected.loc[:, 'score'] += 10 * (selected['PB'] - talib.MA(selected['PB'], timeperiod=5))
selected.loc[:, 'score'] += 10 * (selected['PE'] - talib.MA(selected['PE'], timeperiod=5))
volumes = get_price(list(selected.ts_code), start_date=context.current_date, end_date=context.current_date, fields='vol', adjust_type='forward')
selected = selected.merge(volumes, on='ts_code')
selected = selected[selected.vol > talib.MA(selected.vol, timeperiod=5)]
selected['score'] += 0.1 * selected['vol'].rank(ascending=False, method='dense')
selected = selected.sort_values('score', ascending=False)
return selected.index.tolist()
## 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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