问财量化选股策略逻辑
选股策略为：在元宇宙行业中，选取开盘价在十日均线左右，且当日涨幅小于2.6%且大于-5%的股票。
选股逻辑分析
本选股策略同样结合了技术面和行业面两个方面的因素进行选股。选股逻辑包括三个要素：元宇宙行业、开盘价在十日均线左右以及当日涨幅小于2.6%且大于-5%。
首先，选取元宇宙行业的股票。之后，筛选出开盘价在十日均线左右的股票。最后，在该股票的当日涨幅小于2.6%且大于-5%的范围内筛选股票。
有何风险？
本选股策略的风险在于，虽然对涨幅进行了限制，但是仍然对市场走势的预测比较依赖，只通过少数因素进行选股，难以准确预测市场走向，产生一定的误差和风险。
如何优化？
本选股策略可以考虑增加更多其他因素，如PE、市值等指标，以减少误判和风险。同时，可以考虑使用机器学习技术等进一步优化策略。在涨幅的筛选条件上，可以适量降低筛选范围，如将涨幅范围设定在-3%至2%之间，缩小范围，以减少风险。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中，筛选出当前开盘价在十日均线左右，且当日涨幅小于2%且大于-3%之间的股票。
同花顺指标公式代码参考
1、选出符合元宇宙行业的股票：INDUSTRY == '元宇宙'；
2、选出当前开盘价在十日均线左右的股票：
REF(CLOSE,1)<MA(CLOSE,10) AND OPEN>MA(CLOSE,10) AND REF(OPEN,1)<REF(MA(CLOSE,10),1);
3、选出当日涨幅在-5%至2.6%之间的股票：
(CLOSE/REF(CLOSE,1)-1)>=-0.05 AND (CLOSE/REF(CLOSE,1)-1)<=0.026
4、合并选股条件：(INDUSTRY == '元宇宙') AND \
(REF(CLOSE,1)<MA(CLOSE,10) AND OPEN>MA(CLOSE,10) AND REF(OPEN,1)<REF(MA(CLOSE,10),1)) AND \
((CLOSE/REF(CLOSE,1)-1)>=-0.05 AND (CLOSE/REF(CLOSE,1)-1)<=0.026)
python代码参考
import tushare as ts
import datetime as dt
def get_eligible_stocks():
eligible_stocks = []
stock_data = ts.get_today_all()
for stock_code, row in stock_data.iterrows():
if '元宇宙' not in row['industry_name']:
continue
prices = ts.get_k_data(stock_code, start=(dt.datetime.now()-dt.timedelta(days=20)).strftime('%Y-%m-%d'), end=(dt.datetime.now()-dt.timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d'))[['date', 'open', 'high', 'low', 'close']]
prices = prices.set_index('date')
if prices['open'].iloc[-1] < prices['close'].rolling(10).mean().iloc[-1]:
continue
if (prices['close'].iloc[-1]-prices['open'].iloc[-1])/prices['open'].iloc[-1] >= -0.05 and (prices['close'].iloc[-1]-prices['open'].iloc[-1])/prices['open'].iloc[-1] <= 0.026:
eligible_stocks.append(stock_code)
return eligible_stocks
print(get_eligible_stocks())
本代码使用了tushare库来获取股票数据，并利用pandas库中的rolling函数来计算股票的十日均线。
## 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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