问财量化选股策略逻辑
选股策略为：元宇宙行业中，昨日出现龙虎榜，并且昨日竞价换手率大于0.26。
选股逻辑分析
该选股策略同样从技术分析的角度出发，选取元宇宙行业中出现昨日龙虎榜的股票，并关注昨日的竞价换手率（竞价换手率是股票交易当天的竞价成交量占总成交量的比例，竞价成交是在开盘前集中竞价期间成交的交易），通过竞价换手率判断股票成交量是否有较大的增长，以此为基础为投资决策提供支持。
有何风险？
该选股策略同样可能忽略了股票的基本面因素，仅从技术角度进行选取，存在一定的盲区。此外，竞价成交量可能因为种种原因（例如机构资金调仓、主力拉抬股价等）而出现较大的增长，需要结合其他因素进行判断，避免造成盲目交易。
如何优化？
可以将竞价换手率与其他指标结合使用，例如MACD等技术指标，以及财务数据、行业走势等基本面因素，综合判断股票的投资价值。同时可根据实际情况，选择不同的竞价换手率阈值进行筛选。此外，也可以探索其他技术指标的应用，提高选股的准确性。
最终的选股逻辑
选取元宇宙行业中，昨日出现龙虎榜，并且昨日竞价换手率大于0.26的股票。
同花顺指标公式代码参考
选取元宇宙行业中，昨日出现龙虎榜，并且昨日竞价换手率大于0.26的股票：
昨日出现龙虎榜：CROSS(DIFF, DEA) AND CROSS(DEA, MACD);
昨日竞价换手率大于0.26：REF(JJ_HS, 1) > 0.26;
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_zh_a_spot_em()
for index, row in stock_data.iterrows():
kline_data = ak.stock_zh_a_hist(symbol=index, period="day")
if len(kline_data) < 2:
continue
if kline_data.iloc[-2]['close'] in kline_data.iloc[-2]['dragonandtiger'] and \
kline_data.iloc[-2]['jjhs'] > 0.26:
# 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股的股票数据和历史K线数据，并利用竞价换手率对股票进行筛选，选择合适的指标或方法对成交量进行判断。对于每一只符合龙虎榜和竞价换手率条件的股票，可根据需要添加其他筛选条件。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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