问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙行业、量比大于1.5、量比小于6，按个股热度从大到小排序名。
选股逻辑分析
该选股逻辑关注元宇宙行业的选择条件，并加入了量比指标，表示市场关注度。通过按照个股热度从大到小排序，选取市场关注度高的元宇宙个股，以期获取收益。
有何风险？
该选股逻辑在量比指标的基础上，只关注个股热度高低，因此存在投资者盲目追高的风险。
如何优化？
在选股时，可以加入基本面指标评估个股基本面的优劣，结合市场热度选取具有较优基本面和较强市场热度的标的。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙行业、量比大于1.5、量比小于6，按个股热度从大到小排序名，市盈率小于30。
同花顺指标公式代码参考
通达信代码：
50日内日涨停板数>=2 AND
VOLUME_RATIO>1.5 AND VOLUME_RATIO<6 AND
SELECT_SECTOR_ABS('C04', market='SH') = 1
AND PE<30
AND SORT_RANK(RELATIVELY_STRENGTH(SECTOR_MARKET_CAP_RANK('C04', market='SH')
, SELECTED_SECUCODE_LIST(market='SH'), 50), SELECTED_SECUCODE_LIST(market='SH'))
<=100;
python代码参考
import tushare as ts
def get_stock_data():
gg_stocks = ts.get_zz500s()
gg_stocks = gg_stocks[gg_stocks['industry'] == '元宇宙']
chosen_stocks = []
for code in gg_stocks['code']:
k_data = ts.get_k_data(code, ktype='D')
if (k_data.iloc[-50:]['close'] == k_data.iloc[-50:]['close'].rolling(window=1).max()).sum() >= 2 and \
(k_data.iloc[-1]['volume'] > 1.5*k_data.iloc[:-1]['volume'].mean()) and \
(k_data.iloc[-1]['volume'] < 6*k_data.iloc[:-1]['volume'].mean()) and\
(ts.get_fundamentals_continuously(ts.get_stock_basics().loc[code])['pe'][0] < 30) and\
(ts.get_industry_classified().set_index('code').loc[code]['c_name'] == 'C04') and\
(ts.get_stock_basics().sort_values('mktcap', ascending=False)
.iloc[:200].index.tolist().index(code)+1 <= 100):
chosen_stocks.append(code)
stocks = gg_stocks.set_index('code')
return stocks.loc[chosen_stocks]
stock_list = get_stock_data()
print(stock_list[['name', 'price', 'pe']])
## 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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