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%,今日均线向上发散。
选股逻辑分析
选股逻辑仍以元宇宙板块为主要筛选条件，综合考虑了技术面、量能面和资金面因素。在此基础上，新增加了今日均线向上发散的条件。具体筛选逻辑包括：首先筛选元宇宙板块内的股票；其次，要求9点25分涨跌幅小于6%；接着判断今日均线是否向上发散，以此筛选出机会股票。
有何风险？
风险同样存在于选股逻辑依赖的技术面、量能面和资金面因素的不稳定和不一致性。此外，新增加的今日均线向上发散同样存在着主观判断的风险，也容易受到市场情绪的影响。由于元宇宙板块股票数量相对较少，选股空间有限，容易使得选股策略不够灵活多样化。
如何优化？
为了减少模型的复杂程度，选股逻辑可以适当减少筛选条件，同时引入一些有效且稳定的技术指标，如MACD、DMI和RSI等，同时综合评估量能、资金和市场情感等因素，提高选股的精准度和可靠性。此外，还可以引入基本面因素，如企业质量和业绩状况等指标，对选股逻辑进行完善。在风险控制方面，可以将资金分散投资于各个领域和板块，以降低风险。还可以采用动态调整策略的方式，根据行情和市场情绪等因素对选股条件进行动态调整。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙,9点25分涨幅小于6%,今日均线向上发散。
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
今日均线向上发散：MA(CLOSE,5)>MA(CLOSE,10) AND MA(CLOSE,10)>MA(CLOSE,20)
条件筛选：CATEGORY == 'SW1_zxx' AND (REF(CLOSE,1)/OPEN - 1) < 0.06 AND MA(CLOSE,5)>MA(CLOSE,10) AND MA(CLOSE,10)>MA(CLOSE,20)
Python代码参考
以下是利用Python进行选股的代码：
import akshare as ak
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
# 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
final_stocks = pd.DataFrame(columns=['symbol'])
for symbol in yxu_stocks['symbol']:
daily_data = ak.stock_zh_a_daily(symbol, start_date=(datetime.now() - timedelta(days=500)).strftime('%Y%m%d'))
if len(daily_data) > 1:
close_data = daily_data.iloc[-2:]
ma_data = ak.stock_zh_a_daily(symbol, adjust="hfq", start_date=(datetime.now() - timedelta(days=30)).strftime('%Y%m%d'))
if abs(close_data.iloc[0]['pct_chg']) < 9.5 and abs(close_data.iloc[1]['pct_chg']) < 9.5 and ma_data.iloc[-1]['ma5'] > ma_data.iloc[-1]['ma10'] and ma_data.iloc[-1]['ma10'] > ma_data.iloc[-1]['ma20']:
final_stocks = final_stocks.append({'symbol': symbol}, ignore_index=True)
# 按总市值排序并取前5只股票
final_stocks = yxu_stocks[yxu_stocks['symbol'].isin(final_stocks['symbol'])].sort_values(by='market_cap', ascending=False).head(5)
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
