问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、圆弧形形态、20日均线大于120日均线的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑结合了元宇宙行业和圆弧形形态等技术分析指标，同时选取20日均线大于120日均线的股票，判断股票的趋势方向和短期市场表现，有助于有效降低投资风险。
有何风险？
该选股策略可能存在行业风险、市场波动等风险，同时，相对强弱指标的判断也存在失误的可能性，收益与风险并存。此外，该选股策略可能会忽略某些细节和重要变化，对相应信息有过度依赖的情况下，导致策略失效。
如何优化？
可以同时结合技术面、基本面、管理层治理情况等多方面因素进行综合考虑，比如加入股票财务数据、现金流量等基本面指标，增加股票基本面分析的准确性，提高选股策略的效率。同时，在策略实施过程中需要定期检查和优化，及时修正存在的问题。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、圆弧形形态、20日均线大于120日均线的股票。
同花顺指标公式代码参考
对策略中提到的指标进行精确测算，如 ：均线系统、相对强弱指标（RSI）等大类指标，综合分析、排名股票涨幅、成交量、股票价量特征等。
均线系统公式：MA(CLOSE,N)——表示计算N日均线
相对强弱指数公式：
RSI(CLOSE,N1) =SMA(MAX(CLOSE-REF(CLOSE,1),0),N1,1) / SMA(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),N1,1) * 100;
python代码参考
import akshare as ak
import pandas as pd
def get_stock_data():
stocks_zh_a_spot_df = ak.stock_zh_a_spot()
selected_stocks = []
for stock_code in stocks_zh_a_spot_df['代码'].unique():
gg_stock = ak.stock_zh_a_spot_em(symbol=stock_code)
if gg_stock.iloc[0]['industry'] == '元宇宙' and '圆弧形' in gg_stock.iloc[0]['name'] and gg_stock['close'].rolling(20).mean().iloc[-1] > gg_stock['close'].rolling(120).mean().iloc[-1]:
selected_stocks.append(gg_stock)
return pd.concat(selected_stocks)
print(get_stock_data())
通过股票代码、公司基本面和历史交易数据的综合考虑，对符合条件的个股进行筛选，并返回符合策略的股票信息。需要注意的是，该代码仅作为示例，需要对选股指标和选股策略进行调整，并将其应用于实际股票投资中。
## 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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