问财量化选股策略逻辑
选股策略为：元宇宙行业中，流通盘小于等于55亿股，在竞价时大单和特大单买入量的总和超过0.7千万的股票，同时考虑上升趋势。
选股逻辑分析
该选股策略从行业、流通盘、市场交易情况等角度入手，将目标定在元宇宙行业中，限制流通盘大小，同时以当天的竞价时大单和特大单的买入量作为买入的重要参考条件。同时，考虑股票的上升趋势，选择在计算MACD等指标的基础上，查看历史走势等，寻找更合适的投资标的。
有何风险？
该选股策略可能会过度依赖交易数据，而忽略公司财务和市场风险等因素。同时，可能会因为筛选条件较为宽松，而选入一些性价比不高的股票。此外，大单、特大单的买入并不总是准确的投资参考，过于强调该指标可能导致选股的不稳定性。
如何优化？
可以结合其他指标如RSI等技术指标，进一步筛选符合投资要求的股票。同时，在股票财务、行业分析等方面的细节考察中，可以更全面地评估投资风险和收益风险。
最终的选股逻辑
选取元宇宙行业中，流通盘小于等于55亿股，竞价时大单和特大单共计买入量大于0.7千万，同时满足上升趋势的股票。
同花顺指标公式代码参考
选取元宇宙行业中，流通盘小于等于55亿股，竞价时大单和特大单共计买入量大于0.7千万，同时满足上升趋势的股票：
流通盘小于等于55亿股：CIRCULATION<=55E8;
大单占比：BP1>0;
特大单占比：SP1>0;
买入额总和大于0.7千万：AMOUNT>=0.7E7;
筹码集中度：HL>0.1;
日线MACD为正：MACD(12,26,9)>0;
Python代码参考
import akshare as ak
import datetime
def get_eligible_stocks():
eligible_stocks = []
today = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
stock_data = ak.stock_em_hsgt_hist(qry_date=today)
for index, row in stock_data.iterrows():
if row['circ_mv'] <= 55E8 and row['bp_ratio1'] > 0 and row['sp_ratio1'] > 0 and row['amount'] >= 0.7E7 and row['hl_ratio'] > 0.1:
kline = ak.stock_zh_a_daily(symbol=index)
macd = kline[['close']].ewm(span=12).mean() - kline[['close']].ewm(span=26).mean()
SIGNAL = macd.ewm(span=9).mean()
if macd.iloc[-1, 0] > SIGNAL.iloc[-1, 0]:
# 添加其他筛选条件
eligible_stocks.append([index, row['name']])
return eligible_stocks
print(get_eligible_stocks())
该选股策略的Python代码使用了Akshare获取A股的竞价数据和A股的最新交易数据。首先，对于每一只符合流通盘小于等于55亿股的股票，计算当天的竞价时大单和特大单买入量，判断其是否大于等于0.7千万，如果符合要求，将其代码和名称存入列表。同时，可以根据需要添加其他指标的计算和筛选。需要注意的是，该选股策略具有一定主观性，需要根据实际情况进行调整。
## 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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