问财量化选股策略逻辑
选股策略为：在元宇宙行业中，选取开盘价在十日均线左右，且外盘/内盘大于1.3的股票。
选股逻辑分析
本选股策略结合了股票的技术面和市场情况两个方面的因素。选股逻辑包含三个要素：元宇宙行业、开盘价在十日均线左右以及外盘/内盘大于1.3。
首先，选取元宇宙行业的股票。之后，筛选出开盘价在十日均线左右的股票。最后，选择外盘/内盘大于1.3的股票，这是市场情况的一个指标。
有何风险？
本选股策略的风险在于，同样忽略了部分基本面（例如财报和公司治理结构等）和其他技术面指标（例如MA等），使得股票筛选条件较为简单。此外，股票市场风险复杂多变，市场情况瞬息万变，选股条件不严谨可能会产生风险。
如何优化？
想要更好的选股策略，需要进一步地优化选股策略的条件、补充更多的指标。可以利用更多的技术和市场面指标进行选股，例如增加成交量、MA、改善基本面、提高数据有效性等方面。此外，利用机器学习的技术，可以更加深入地挖掘股票的规律，从而提高选股策略的准确性和有效性。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中，筛选出当前开盘价在十日均线左右，且外盘/内盘大于1.3的股票。
同花顺指标公式代码参考
1、选出符合元宇宙行业的股票：INDUSTRY == '元宇宙'；
2、选出当前开盘价在十日均线左右的股票：
REF(CLOSE,1)<MA(CLOSE,10) AND OPEN>MA(CLOSE,10) AND REF(OPEN,1)<REF(MA(CLOSE,10),1);
3、选出外盘/内盘大于1.3的股票，并按照此指标从高到低排序。
(AWV / AWV_5) > 1.3;
4、合并选股条件：(INDUSTRY == '元宇宙') AND \
(REF(CLOSE,1)<MA(CLOSE,10) AND OPEN>MA(CLOSE,10) AND REF(OPEN,1)<REF(MA(CLOSE,10),1)) AND \
((AWV / AWV_5) > 1.3);
python代码参考
import tushare as ts
def get_eligible_stocks():
eligible_stocks = []
stock_data = ts.get_today_all()
for stock_code, row in stock_data.iterrows():
if '元宇宙' not in row['industry_name']:
continue
open_prices = ts.get_k_data(stock_code, start=(dt.datetime.now()-dt.timedelta(days=10)).strftime('%Y-%m-%d'), end=(dt.datetime.now()-dt.timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d'))['open'].values
ten_day_ma = open_prices.mean()
if ts.get_today_ticks(stock_code).iloc[-1]['price'] > ten_day_ma * 1.01:
if ts.get_today_ticks(stock_code)['a_vol'] / ts.get_today_ticks(stock_code)['b_vol'] > 1.3:
eligible_stocks.append(stock_code)
return eligible_stocks
print(get_eligible_stocks())
注意，本代码同样有时间窗口的问题，如何选取窗口需要谨慎考虑。同时，虽然这里没有使用基本面数据，但如果使用的话，同样需要注意数据的准确性和时效性问题。此外注重多维度考虑，以减少选择有风险的股票。
## 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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