问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙,9点25分涨幅小于6%,昨日9:15匹配价跌停。
选股逻辑分析
该选股策略同样着重考虑了市场表现，要求选股股票在9点25分前的涨幅不超过6%，同时要求昨日9点15分的匹配价跌停，通过综合考虑股票市场表现和基本面因素，选出具有较高上涨潜力的个股，适合中短线投资者参考。
有何风险？
此选股策略同样存在结构性风险。如将重点放在匹配价跌停上，易忽视股票的投资价值，可能导致选股的股票存在实际价值不高的情况。同时，随着选股人数逐渐增多，越来越多的人会关注、使用同一策略，造成选出的股票供需关系扭曲，使策略失效。
如何优化？
可以采用多因素选股策略，如基本面分析、技术面分析，避免只考虑其中一方面的风险。同时，可以引入更多因素，将其融合得到新的选股策略，提高策略的鲁棒性和可靠度。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙,9点25分涨幅小于6%,昨日9:15匹配价跌停。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标：
元宇宙板块：CATEGORY='SW1_zxx'
9点25分涨幅小于6%：(Ref(CLOSE,1)/OPEN - 1) < 0.06
昨日9:15匹配价跌停：(REF(LASTMATCH, 1)/REF(OPEN, 1) - 1) <= -0.0995
选股条件：CATEGORY=='SW1_zxx' AND (Ref(CLOSE,1)/OPEN-1) < 0.06 AND (REF(LASTMATCH, 1)/REF(OPEN, 1) - 1) <= -0.0995
Python代码参考
以下是利用Python进行选股的代码：
import akshare as ak
import pandas as pd
# 获取元宇宙板块数据
yxu_stocks = ak.stock_zh_a_classified_sector()
yxu_stocks = yxu_stocks[yxu_stocks['name'] == '元宇宙']
# 筛选出符合条件的股票
final_stocks = pd.DataFrame(columns=['symbol'])
for symbol in yxu_stocks['symbol']:
tick_data = ak.stock_zh_a_tick_tx_js(code=symbol, return_type='pd')
if tick_data.iloc[-1]['last_match'] / tick_data.iloc[0]['open'] - 1 <= -0.0995 and \
tick_data.loc[:'2021-09-08 09:15:00', 'close'].iloc[-2] / tick_data.iloc[0]['open'] - 1 < 0.06:
final_stocks = final_stocks.append({'symbol': symbol}, ignore_index=True)
# 按匹配价排序并取前5只股票
final_stocks = yxu_stocks[yxu_stocks['symbol'].isin(final_stocks['symbol'])].sort_values(by='last_match', ascending=False).head(5)
## 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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