问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙,流通市值大于100亿元,现量大于1万手,高开。
选股逻辑分析
该选股策略要求股票符合元宇宙板块，流通市值大于100亿元，现量大于1万手且当日开盘价高于前一日收盘价。该策略结合了板块、市值、现量与技术面等多方面因素，考虑了股票的交易活跃度与成交量，同时利用了技术面中的高开形态分析。
有何风险？
该策略忽略了股票的基本面因素，可能在低质量、热点炒作等非基本面原因下筛选出风险较高的股票。同时，策略中的现量、高开等技术指标并非绝对可靠，但对于某些垃圾股可能不适用。
如何优化？
可以加入更多基本面数据，如市盈率、净利润等指标，综合考量选股。同时，可以结合更多其他技术指标进行筛选，如RSI、MACD等，以更全面、系统性地评估股票的潜力。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙,流通市值大于100亿元，现量大于1万手，当日开盘价高于前一日收盘价。
同花顺指标公式代码参考
以下是利用同花顺自定义指标进行筛选的代码片段：
选股公式：
板块="元宇宙"
AND 流通市值>1000000000
AND VOL>10000
AND OPEN>REF(CLOSE,1)
自定义指标代码：
指标名称：GD
公式：OPEN>REF(CLOSE,1) AS HighOpen
用法：GD.HighOpen
Python代码参考
以下是利用Python进行选股的代码片段：
import akshare as ak
# 获取元宇宙板块股票列表
stock_zh_a_spot_df = ak.stock_zh_a_spot()
block_stocks = stock_zh_a_spot_df[stock_zh_a_spot_df['所属行业'].str.contains("元宇宙")]['代码'].tolist()
# 筛选流通市值大于100亿元的股票
stocks_df = ak.stock_zh_a_daily_em(symbol="sh000001")
total_capital = stocks_df.tail(1)['flow_market_value'].item() * 10000
stock_zh_a_spot_df = stock_zh_a_spot_df[stock_zh_a_spot_df['代码'].isin(block_stocks) & (stock_zh_a_spot_df['流通市值'] > total_capital/10000)]
# 筛选现量大于1万手且当日开盘价高于前一日收盘价的股票
selected_stocks = []
for stock_code in stock_zh_a_spot_df['代码']:
stock_kline_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock_code, adjust="hfq")
if stock_kline_df is not None and len(stock_kline_df.index) >= 2:
if stock_kline_df.tail(1)['open'].item() > stock_kline_df.tail(2)['close'].item() and \
stock_kline_df.tail(1)['volume'].item() > 10000:
selected_stocks.append(stock_code)
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
