问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,昨天3连板,元宇宙。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了技术面和市场热点，通过股票的振幅、昨日的涨停板数以及元宇宙这一热点领域来选取有较大上涨潜力的股票。其中，振幅大于1和昨日3连板可以代表市场热点，而元宇宙是当前热门的领域，具有一定的上涨空间。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 元宇宙领域的股票可能会受到市场情绪的过度影响，有较大波动风险；
- 过度依赖技术指标和市场热点，有可能忽略了基本面的变化等因素；
- 自动化选股可能忽略了个股特质、行业特点等因素，导致选股结果不尽如人意。
如何优化？
为了降低风险并优化选股策略，可以尝试以下优化：
- 建议结合基本面和行业分析，选出业绩好且成长性强的股票；
- 不仅关注元宇宙领域，也考虑其他热门领域和趋势；
- 加入其他技术指标如KDJ等综合判断；
- 考虑股票的估值和板块走势等因素。
最终的选股逻辑
根据以上分析和优化，可以得到以下完善的选股逻辑：
- 挑选振幅大于1且昨日有3连板的股票；
- 关注元宇宙领域和其他热门领域；
- 结合其他技术指标如KDJ等综合判断；
- 考虑股票的基本面和估值，如PE、PB等因素；
- 考虑行业走势和板块轮动等因素。
同花顺指标公式代码参考
C1: IF((HIGH - LOW >= 1), 1, 0);
C2: IF((LASTDAY(HIGH,1)/LASTDAY(CLOSE,1) - 1 >= 0.096 AND LASTDAY(HIGH,2)/LASTDAY(CLOSE,2) - 1 >= 0.096 AND LASTDAY(HIGH,3)/LASTDAY(CLOSE,3) - 1 >= 0.096), 1, 0); // 昨日3连板
C3: 自己编写的元宇宙指标代码，或者使用同花顺已有的元宇宙指标；
SELECTOR: IF((C1 == 1) AND (C2 == 1) AND (C3 == 1), 1, 0);
RESULT: SELECTOR;
python代码参考
import pandas as pd
from tqsdk import TqApi
from tqsdk.ta import rsi
api = TqApi()
klines = api.get_kline_serial("SHFE.rb2101", 24 * 60 * 60, data_length=300)
df = pd.DataFrame(klines)
# 自己编写的元宇宙指标代码，或者使用同花顺已有的元宇宙指标
df['metaverse'] = ...
C1 = (df['high'] - df['low'] >= 1)
def check_limit_up(x):
return ((x.shift(1) / x.shift(2) - 1 >= 0.096) & \
(x.shift(2) / x.shift(3) - 1 >= 0.096) & \
(x.shift(3) / x.shift(4) - 1 >= 0.096)).all()
C2 = df.groupby('contract.symbol')['close'].apply(check_limit_up)
C3 = (df['metaverse'] > 0)
selector = (C1 & C2 & C3).astype(int)
result = df[selector == 1].sort_values('amount', ascending=False).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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