问财量化选股策略逻辑
选股策略为：在元宇宙领域中，选择昨天出现龙虎榜并且昨日换手率乘以今日竞价成交量除以昨日成交量大于0.5小于2的股票。
选股逻辑分析
该选股策略选择了元宇宙行业中昨天出现龙虎榜的股票，并对其近期成交情况进行了综合考量。换手率可以反映市场对该股票的活跃程度，今日竞价成交量和昨日成交量的比值则可以反映市场预期该股票的行情。综合考虑这些因素，选出的股票可能具有较好的上涨潜力。
有何风险？
该选股策略可能存在看似符合策略但实际上成交量较小的股票，如若市场情况不好可能会造成流动性不足，无法顺利交易。同时，策略只关注到了短期的成交信息，没有考量到公司基本面等重要因素，风险较高。
如何优化？
可以加入更多的筛选条件，例如市值、财务指标等因素，对选出的股票进行更全面的分析。同时，也可以采用多因子选股策略，从多个角度对股票进行综合考量。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中，选择昨天出现龙虎榜并且昨日换手率乘以今日竞价成交量除以昨日成交量大于0.5小于2的股票。
同花顺指标公式代码参考
选出符合元宇宙行业的股票： INDUSTRY == '元宇宙';
选出昨天出现龙虎榜的股票： INDT('龙虎榜-上榜日期') == PREVDAY;
选出昨日换手率乘以今日竞价成交量除以昨日成交量大于0.5小于2的股票：
(INDT('资金流向-换手率', index=-1) * INDT('K线数据-竞价成交量', index=0) / INDT('K线数据-成交量')) > 0.5 \
and (INDT('资金流向-换手率', index=-1) * INDT('K线数据-竞价成交量', index=0) / INDT('K线数据-成交量')) < 2
合并筛选条件： (INDUSTRY == '元宇宙')
AND (INDT('龙虎榜-上榜日期') == PREVDAY)
AND ((INDT('资金流向-换手率', index=-1) * INDT('K线数据-竞价成交量', index=0) / INDT('K线数据-成交量')) > 0.5
AND (INDT('资金流向-换手率', index=-1) * INDT('K线数据-竞价成交量', index=0) / INDT('K线数据-成交量')) < 2);
Python代码参考
import akshare as ak
def get_eligible_stocks():
eligible_stocks = []
stock_data = ak.stock_zh_a_hist(symbol="sh000001")
for stock_code in stock_data['code']:
fund_flow = ak.stock_zh_a_hist_sina(symbol=stock_code)
if len(fund_flow) > 1:
if fund_flow['turnover_rate'].iloc[-2] * (fund_flow['trade_amount'].iloc[-1] / fund_flow['volume'].iloc[-1]) > 0.5 \
and fund_flow['turnover_rate'].iloc[-2] * (fund_flow['trade_amount'].iloc[-1] / fund_flow['volume'].iloc[-1]) < 2 \
and INDT('龙虎榜-上榜日期', index=-1) == PREVDAY:
eligible_stocks.append(stock_code)
return eligible_stocks
print(get_eligible_stocks())
在 Python 计算环境中，可以通过 akshare 包获取 A 股的相关数据，并通过编写筛选条件实现选股。注意数据的清洗与异常处理，并对每只股票都计算出符合策略的指标。
## 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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