问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙、昨天换手率＞8%、2021年的股票。
选股逻辑分析
该选股策略通过对元宇宙热点和换手率的筛选，筛选出投资者关注程度高且具有一定流动性的股票。同时选取2021年的数据进行筛选，以聚焦于最近市场行情。
有何风险？
该选股策略同样依赖于市场热点、投资者情绪和前期涨势等多重因素。同时，选取特定年份的数据可能会使选股策略的适用范围受限，随着时间推移，可能存在选股效果逐渐减弱的风险。
如何优化？
可以通过增加其他技术指标和基本面数据进行筛选，如相对强弱指标、市盈率、市净率等，减少单一指标的局限性，提高选股的准确性。同时可以基于更多年份的数据，结合机器学习等算法，建立更加完善的选股模型。此外，选取合适的时间窗口来研究股票的特性和行情变化，也可以提高筛选效果。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙、昨天换手率＞8%、2021年的股票。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙板块：CATEGORY='SW1_zxx'
昨天换手率＞8%：(VOLPRI / REF(VOLPRI, 1)) > 1.08
2021年选股：TRADE_DATE>='20210101' AND TRADE_DATE<='20211231'
选股：CATEGORY='SW1_zxx' AND (VOLPRI / REF(VOLPRI, 1)) > 1.08 AND TRADE_DATE>='20210101' AND TRADE_DATE<='20211231'
Python代码参考
import akshare as ak
import datetime as dt
# 获取元宇宙板块和该板块股票的昨日换手率数据
yxu_stocks = ak.stock_zh_a_classified_sector()
turnover_data = ak.stock_zh_a_daily_turnover_rate()
# 筛选符合条件的股票
selected_stocks = []
for stock in turnover_data['ts_code'].unique():
if stock in yxu_stocks['symbol']:
stock_data = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock)
if (turnover_data['turnover_rate'] / 100)[-2] > 0.08 and stock_data['trade_date'].iloc[-1].year == 2021:
selected_stocks.append(stock)
selected_stocks_final = selected_stocks[:int(len(selected_stocks) * 0.3)] # 取涨幅前30%的股票
## 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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