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%,下午大单净流入。
选股逻辑分析
本选股逻辑以元宇宙板块为主要筛选条件，结合交易日早晨的股票涨跌情况，兼顾当日下午的资金流动情况，并从基本面和技术面综合考虑股票的综合性能。具体筛选逻辑包括：首先筛选出元宇宙板块内各股；其次，要求9点25分涨跌幅小于6%；接着判断当日下午是否有大单净流入资金，为筛选出综合性能佳的股票提供补充。最终，从该条件筛选出的股票中选出满足条件的股票。
有何风险？
由于选股逻辑的筛选条件相对复杂，内在因素的不确定性很高，如在实践中可能会出现因流动性不足而对大单的判断失误、9点25分的涨跌幅受市场波动较大等问题，存在一定的误判风险。同时，该逻辑忽略了客观情况下市场的总体趋势走向，这些因素可能对股票的总体表现产生较大影响。
如何优化？
从技术面来看，可以引入更多指标筛选条件，如其它净流入指标、均线系统指标等；从基本面来看，加强对元宇宙板块各股财务、PE、PB等指标的综合分析。此外，还可以加入大盘走势分析，更好的结合市场趋势预测股票表现。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙,9点25分涨幅小于6%,下午大单净流入。
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
下午大单净流入：C5 > MA(C5, 10)
条件筛选：CATEGORY=='SW1_zxx' AND (Ref(CLOSE,1)/OPEN - 1) < 0.06 AND C5 > MA(C5, 10)
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=2)).strftime('%Y%m%d'))
if len(daily_data) == 2 and daily_data.iloc[-2]['pct_chg'] < 9.5 and daily_data.iloc[-2]['pct_chg'] > -9.5 and daily_data.iloc[-1]['pct_chg'] < 9.5:
if daily_data.iloc[0]['pct_chg'] < 6:
minute_data = ak.stock_zh_a_minute(symbol, period='60')
if len(minute_data) > 40:
c5 = minute_data['trade_vol'].rolling(5).sum() - minute_data['trade_vol'].rolling(5).sum().shift(1)
if c5.iloc[-1] > c5.rolling(10).mean().iloc[-1]:
final_stocks = final_stocks.append({'symbol': symbol}, ignore_index=True)
# 按市值排序并取前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。
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