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%,20日均线大于120日均线。
选股逻辑分析
这个选股策略同样选择关注行业因素，选取元宇宙板块内的股票。同时考虑了当天早上9点25分收盘价相对于开盘价的涨跌幅，筛选出相对较为稳定的股票。并且，要求20日均线大于120日均线，即选取短期动量向上的股票。
有何风险？
这个选股策略同样存在较大的狭窄性，只关注了行业因素和技术面的因素，较少考虑其他因素的影响。同时，使用了均线指标，其存在一定的滞后性，不能有效反映当前股票价格的变化。此外，该选股策略也未考虑其他一些关键因素，如基本面、市场情绪等等，存在一定的风险。
如何优化？
在选股策略方面，可以结合其他因素进行筛选，如基本面（利润增速、股息率、负债率等）、市场情绪指标（市场宽度、资金流向等）和其他技术指标（BOLL、RSI、MACD等）等等，具体可以根据自己的偏好和策略调整相应的因素。同时，可以结合机器学习等人工智能技术，来优化选股策略和提高选股的准确性。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙,9点25分涨幅小于6%,20日均线大于120日均线。同时可以结合其他关键因素进行筛选，如基本面、市场情绪指标和其他技术指标等等。
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分涨跌幅小于6%：(REF(CLOSE,1)/OPEN - 1) < 0.06
20日均线大于120日均线：MA(CLOSE,20) > MA(CLOSE,120)
符合条件的股票：CATEGORY = 'SW1_zxx' AND (REF(CLOSE,1)/OPEN - 1) < 0.06 AND MA(CLOSE,20) > MA(CLOSE,120)
Python代码参考
利用Python的选股代码如下：
import akshare as ak
import pandas as pd
from pyfinlab.util import *
# 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，并按照市值排序
final_stocks = pd.DataFrame(columns=['symbol', 'price'])
for symbol in yxu_stocks['symbol']:
daily_data = ak.stock_zh_a_daily(symbol)
if (daily_data.iloc[-2]['close'] / daily_data.iloc[-2]['open'] - 1) < 0.06:
ma20 = MA(symbol, 20)
ma120 = MA(symbol, 120)
if ma20 > ma120:
price = daily_data.iloc[-1]['close']
final_stocks = final_stocks.append({'symbol': symbol, 'price': price}, ignore_index=True)
final_stocks = final_stocks.sort_values(by='price', ascending=False)
## 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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