问财量化选股策略逻辑
该选股策略选取元宇宙行业中，符合以下条件的股票进行投资：前日实际换手率在3%~28%之间、开盘价在十日均线左右。
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，反映市场对其价值的认可度高且有成交热度，具有投资价值；
- 开盘价在十日均线左右，反映股票短期走势处于一定的支撑位上；
- 综合考虑上述条件，选出符合条件的具有潜在成长性、市场认可度高、投资价值较大的股票进行投资。
有何风险？
- 选股逻辑过于简单，可能存在较大的风险和误判；
- 行业发展受到政策、竞争等多方面因素的影响，具有一定的不稳定性。
如何优化？
- 增加选股条件，如技术指标、财务指标等，综合考虑来筛选具备投资价值的股票；
- 定期评估选股策略的效果，根据市场情况和经验反思总结，持续优化策略；
- 配合其他技术分析指标，如均线、MACD等技术指标，更全面地评估股票投资机会。
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%之间，开盘价在十日均线左右的股票进行投资。
具体选股条件为：元宇宙行情为 GNXQ，前日实际换手率为 TURNOVER(2)，开盘价在十日均线左右为 O>MA10。
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)
- 开盘价在十日均线左右：O>MA10
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, float_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_f, volume')
data2['actual_turnover'] = data2['turnover_rate_f'] * 100
data3 = data2[(data2['actual_turnover'] > 3) & (data2['actual_turnover'] < 28)]
data4 = pro.daily(ts_code='', trade_date='20220101', fields='ts_code, ts_date, open, ma10')
data5 = data4[data4['open'] > data4['ma10']]
data6 = pd.merge(data1, data3[['ts_code']], on='ts_code', how='inner')
data7 = pd.merge(data6, data5[['ts_code']], on='ts_code', how='inner')
return data7[['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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