问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1，2021年，涉足元宇宙领域的股票进入待投资池。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明该股票波动性较大，可能存在较大涨幅和收益；
- 2021年作为选股时间段，可以分析与其他期间的不同、市场趋势等；
- 元宇宙作为未来市场的热点领域，具有较大的发展潜力。
有何风险？
- 高风险领域存在不确定性和波动风险；
- 短期内，元宇宙相关股票的投资价值有限。
如何优化？
- 与其他财务和技术指标相结合，例如市净率、市盈率、KDJ、MACD等，进行相互验证和筛选，以增加选股的准确性和操作的稳定性；
- 选取多个时间段进行分析和比较，寻找相对稳定的选股规律；
- 需要重点关注整个元宇宙领域的发展趋势以及相关监管政策的变化，及时调整选股策略。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1，2021年，涉足元宇宙领域的股票进入待投资池。
同花顺指标公式代码参考
//振幅大于1
COND1:=(HIGH-LOW)/LOW>0.01;
//2021年
COND2:=YEAR=2021;
//涉足元宇宙
input meta = 1;
ADD_FIELD(META=C1, meta);
COND3:=meta = 1;
//综合条件
CONDITION:=COND1 AND COND2 AND COND3;
SIGNAL:=CHECKCOND(CONDITION, 1);
Python代码参考
import pandas as pd
import akshare as ak
def get_trade_data(stock_code):
stock_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock_code, adjust="hfq")
stock_df.rename(columns={"成交额":"amount","成交量":"volume","收盘价":"close","开盘价":"open","股票代码":"symbol","日期":"date","涨跌幅":"pct_change", "最高价":"high", "最低价":"low", "市盈率":"PE", "市净率":"PB"}, inplace=True)
stock_df['date'] = pd.to_datetime(stock_df['date'])
# 振幅大于1
cond1 = (stock_df['high'] - stock_df['low']) / stock_df['low'] > 0.01
# 2021年
cond2 = stock_df['date'].dt.year == 2021
# 涉足元宇宙
# 通过爬取财经新闻等方式获取相关信息
cond3 = False
# 综合条件
basic_cond = cond1 & cond2 & cond3
df = stock_df.loc[basic_cond].sort_values('close', ascending=False).reset_index(drop=True)
return df
def select(df):
return 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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