问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙、收益＞0、振幅大于1。
选股逻辑分析
该选股策略通过引入元宇宙板块、收益和振幅指标来筛选出大概率具有投资潜力的股票。元宇宙板块代表着未来的趋势，同时收益代表着当前股票表现的好坏，振幅代表着股票波动的大小和风险程度。
有何风险？
该选股策略虽然引入了振幅和收益等指标，但是忽略了企业的财务面、市值、市盈率等因素，无法全面衡量股票价值，存在过度简化的风险。同时，过于关注短期的收益表现，可能会遇到市场价格波动幅度较大的风险。
如何优化？
应该引入更多的指标参数，如市值、营收增长、市盈率等，同时更应注重选股后的风险控制和优化。可以利用基本面数据分析股票的内在价值，依据高风险、低回报的规律进行定期调整和优化，以降低风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙、收益＞0、振幅大于1、市值排名前50%、营收增长率排名前50%。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙板块分类代码：CATEGORY='SW1_zxx'
收益＞0: CLOSE/REF(CLOSE, 1) > 1
振幅大于1: (HIGH - LOW) / REF(CLOSE, 1) > 0.01
市值排名前50%: RANK(MC) < COUNT(*)/2
营收增长率排名前50%: RANK(XSMLL/REF(XSMLL, 1)) < COUNT(*)/2
选股：CATEGORY='SW1_zxx' AND (CLOSE/REF(CLOSE, 1) > 1) AND ((HIGH-LOW)/REF(CLOSE, 1) > 0.01) AND (RANK(MC) < COUNT(*)/2) AND (RANK(XSMLL/REF(XSMLL, 1)) < COUNT(*)/2)
Python 代码参考
import akshare as ak
yxu_stocks = ak.stock_zh_a_classified_sector()
all_stocks = ak.stock_zh_a_spot_em(symbol='')
selected_stocks = []
for stock in all_stocks.index:
stock_data = all_stocks.loc[stock]
if (stock in yxu_stocks['symbol'].values) and (all_stocks.loc[stock, 'close'] / all_stocks.loc[stock, 'close'].shift(1) > 1) and ((all_stocks.loc[stock, 'high'] - all_stocks.loc[stock, 'low']) / all_stocks.loc[stock, 'close'].shift(1) > 0.01) and (all_stocks['mc'].rank(ascending=False)[stock] <= len(all_stocks) / 2) and (all_stocks['xsml'].pct_change().rank(ascending=False)[stock] <= len(all_stocks) / 2):
selected_stocks.append(stock)
## 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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