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%,100亿市值以内的无亏损企业。
选股逻辑分析
该选股策略同样侧重于元宇宙板块，要求股票在2021年年初至今的任意一个交易日9点25分时的涨幅小于6%。同时，要求股票的市值在100亿以内，且必须是无亏损的企业。选股的目的是为了寻找基本面和技术面都具备优势的股票，以及抓住在这个潜在的热门板块中的年轻企业。
市值和盈利能力是公司基本面的两个重要指标，市值能够反映出公司的规模和市场竞争力，盈利能力则反映出公司的发展潜力和健康程度。所以，要选出市值适中，盈利能力较好的股票，以保证基本面的稳健性。选出年轻企业则可以抓住这个潜在的热门板块中的发展机会，获取更多的投资回报。
综上所述，该选股策略结合了基本面和市场发展趋势两个方面因素，旨在寻找具有投资价值的股票。
有何风险？
该选股策略同样存在着一定的风险。首先，股票是否适合买入是需要根据公司业绩和行业前景综合分析的，仅靠基本面指标的筛选并不一定能够选出价格适中，未来前景良好的股票。其次，热门板块的投资可能存在一定风险，需要注意风险的控制。
如何优化？
可以加入其他的同样是基本面和市场发展趋势相关的指标，例如净利润增长速度，市场份额等等，实现选股的综合参考，从而提高选股策略的准确性。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙,9点25分涨幅小于6%,100亿市值以内的无亏损企业，加入其他的基本面和市场发展趋势的指标进行综合筛选，提高选股策略的准确性。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙板块：CATEGORY = 'SW1_zxx'
9点25分涨幅小于6%：(OPEN/REF(CLOSE,1) - 1) < 0.06 AND YEAR(DATE) = 2021
市值100亿以内：INDUSTRY_PE_TTM < 100
无亏损企业：NP_PARENT_COMPANY_CUT_TTM > 0
符合条件的股票：CATEGORY = 'SW1_zxx' AND (OPEN/REF(CLOSE,1) - 1) < 0.06 AND YEAR(DATE) = 2021 AND NP_PARENT_COMPANY_CUT_TTM > 0 AND INDUSTRY_PE_TTM < 100
Python代码参考
利用Python的选股代码如下：
import akshare as ak
import pandas as pd
# 获取A股股票列表
stock_list = ak.stock_zh_a_spot_em()
# 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']:
if symbol in stock_list.values:
finance_data = ak.stock_financial_report_sina(symbol, year=2020, quarter=4)
if finance_data['净利润(亿元)'][0] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][1] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][2] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][3] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][4] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][5] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][6] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][7] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][8] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][9] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][10] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][11] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][12] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][13] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][14] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][15] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][16] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][17] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][18] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][19] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][20] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][21] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][22] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][23] > 0:
market_data = ak.stock_zh_a_daily(symbol, start_date='20210101')
if (market_data.iloc[1]['open'] / market_data.iloc[0]['close'] - 1) < 0.06 and market_data.iloc[-1]['amout'] * market_data.iloc[-1]['close'] < 100 and float(ak.stock_financial_analysis_indicator_em(symbol).loc['市盈率'][1:-1]) < 100:
final_stocks = final_stocks.append({'symbol': symbol}, ignore_index=True)
## 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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