问财量化选股策略逻辑
选股策略为：在元宇宙领域中，选择昨日出现龙虎榜的股票，并且昨天的9:15匹配价跌停的股票。
选股逻辑分析
该选股策略侧重于追捧昨天的跌停个股，并选出昨天出现龙虎榜的股票。此逻辑偏重于市场赚钱效应中的反弹策略，对缩量反弹与次新股的拆分等不敏感。
有何风险？
该选股策略的搜寻方向较为狭窄，只注重昨天出现龙虎榜的股票和跌停的股票。缺乏基本面等复杂指标判断标的背后的价值，容易导致错过好标的。另外，跌停价在某些情况下也可能是市场崩跌的信号，有较高的风险。
如何优化？
可以加入基本面等指标，对所筛选的股票进行分类，用精细的分类进行判断，使策略更精准。同时，还可以加入成交量是否异常等条件，提升选股的真实性与准确性。
最终的选股逻辑
在元宇宙领域中，选择昨日出现龙虎榜并且昨日9:15匹配价跌停的股票。
同花顺指标公式代码参考
选出符合元宇宙行业的股票： INDUSTRY == '元宇宙';
选出昨天出现龙虎榜的股票： INDT('龙虎榜-上榜日期') == PREVDAY;
选出昨天9:15匹配价跌停的股票： DROPLIMIT() == 1 and TIME == 915;
Python代码参考
import akshare as ak
def get_eligible_stocks():
eligible_stocks = []
stock_data = ak.stock_zh_a_spot_em()
stock_data = stock_data[(stock_data['industry'] == '元宇宙')]
for index, row in stock_data.iterrows():
try:
quote_data = ak.stock_zh_a_quote_zhlsjm(symbol=index)
if quote_data.empty:
continue
drift = (quote_data['最新价'].iloc[0] - quote_data['昨收'].iloc[0]) / quote_data['昨收'].iloc[0] # 计算跌幅
if (drift <= -0.1 and quote_data['time'].iloc[0] == '09:15:00'): # 判断匹配价是否跌停
eligible_stocks.append([index, row['name']])
except:
continue
eligible_stocks = [stock for stock in eligible_stocks if INDT('龙虎榜-上榜日期', stock[0]) == PREVDAY] # 筛选昨日出现龙虎榜的股票
return eligible_stocks
print(get_eligible_stocks())
在 Python 计算环境中，可以通过 akshare 包获取 A 股的实时价格数据和财务报表数据，最终得到股票列表。注意数据的清洗与异常处理，并对每只股票都计算出符合策略的指标。
## 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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