问财量化选股策略逻辑
该选股策略选取元宇宙行业中，前日实际换手率在3%~28%之间，且股价为18.5元的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股策略的选股条件主要包括：
- 选取元宇宙行业中的股票，因为这些企业可能受到元宇宙行业内用户需求的影响，具有潜在的成长性；
- 前日实际换手率在3%~28%之间，反映市场对其价值有所认可；
- 股价为18.5元，可能符合投资者的心理预期。
综合考虑上述条件，选出符合条件的具有较强市场认可度，股价符合投资者预期的股票进行投资。
有何风险？
- 市场波动大，投资风险较大；
- 行业竞争激烈，技术、政策等因素可能对企业发展产生影响；
- 股价符合投资者预期并不能代表股票的投资价值，需注意上涨原因和可持续性。
如何优化？
- 选取优秀的元宇宙企业，多维度分析其成长性和市场竞争力；
- 加入其他市场指标作为筛选条件，如市盈率、市净率等，提升投资价值的精度；
- 将选股条件的时间维度加入考虑，不仅关注股价是否符合预期，更应该评估公司的长期发展潜力；
- 考虑对投资组合进行分散化，并设定风险控制的指标和策略，以降低投资风险。
最终的选股逻辑
该选股策略选取元宇宙行业中，前日实际换手率在3%~28%，且股价为18.5元的股票进行投资。
具体选股条件为：元宇宙行情为 GNXQ，前日实际换手率为 TURNOVER(2)，股价为 CLOSE=18.5。
同花顺指标公式代码参考：
- 元宇宙行情：GNBK('gnxq')
- 前日实际换手率：TURNOVER(2)
- 股价为18.5元：CLOSE=18.5
Python代码参考：
import pandas as pd
import tushare as ts
def stock_selector():
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
data1 = pro.query('stock_basic', exchange='SZSE', list_status='L', fields='ts_code, name, industry, list_date, total_share')
data1 = data1[data1['industry'].str.contains('元宇宙') & (data1['list_status'].isin(['L', 'N']))]
data2 = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date='20220101', fields='ts_code, turnover_rate, turnover_rate_f, close')
data2['actual_turnover'] = data2['turnover_rate_f'] * 100
data2 = data2[(data2['actual_turnover'] > 3) & (data2['actual_turnover'] < 28) & (data2['close'] == 18.5)]
data3 = pd.merge(data1, data2[['ts_code', 'actual_turnover', 'close']], on='ts_code', how='inner')
data3 = data3.sort_values(by='actual_turnover', ascending=False)
return data3[['ts_code', 'name']]
## 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？
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