问财量化选股策略逻辑
选股策略为：在元宇宙领域中，昨日出现龙虎榜且涨幅在-5%到2.6%之间的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要综合考虑到元宇宙领域中，昨天出现龙虎榜的股票，并选择涨幅在-5%到2.6%之间的股票。相比于前一个选股策略，该策略对于股票价格的涨跌幅度进行了更细致的划分，在前一个策略基础上进一步削弱了“短期涨幅表现”因素的影响。股票的涨幅尽可能地缩小，有望对筛选出的股票进行更严格的过滤，避免一定程度上的造假和操纵的风险。
有何风险？
该选股策略的主要风险在于，在一些涨幅表现不佳或出现异常的股票并不能很好地筛选出来，同时忽略了其他更为重要的技术指标和基本面数据，使得选股策略在较为复杂的市场环境下的适用性较低。
如何优化？
可以综合考虑其他指标以及基本面数据，例如股票市盈率、市净率等指标，并加入其他技术分析指标，如均线、KDJ等指标，以此提高选股的准确性和鲁棒性。此外，可以采用机器学习等方法，对大量的历史股票涨跌幅数据进行训练，优化选股策略模型。
最终的选股逻辑
在元宇宙领域中，选择昨日出现龙虎榜且涨幅在-5%到2.6%之间的股票。
同花顺指标公式代码参考
选出符合元宇宙行业的股票： industry == '元宇宙';
选出昨天出现龙虎榜的股票： INDT('龙虎榜-上榜日期') == PREVDAY;
选出涨幅在-5~2.6%之间的股票： REF(CLOSE,1)/REF(CLOSE,2)<1.026 AND REF(CLOSE,1)/REF(CLOSE,2)>0.95;
Python代码参考
import akshare as ak
import datetime
def get_eligible_stocks():
eligible_stocks = []
today = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
stock_data = ak.stock_zh_a_spot_em()
stock_data = stock_data[(stock_data['industry'] == '元宇宙')]
for index, row in stock_data.iterrows():
try:
if today not in ak.stock_sina_lhb(hq_code=index, date_sort='desc')['date'].values:
continue
price_data = ak.stock_zh_a_daily_tx_js(index, start_date=today, end_date=today)
if float(price_data.iloc[-1]['pct_chg']) < 2.6 and float(price_data.iloc[-1]['pct_chg']) > -5:
eligible_stocks.append([index, row['name']])
except:
continue
return eligible_stocks
print(get_eligible_stocks())
通过Akshare获取A股的实时行情数据和龙虎榜数据，结合股票基本信息，筛选涨幅在-5%到2.6%之间，昨日出现龙虎榜的股票，返回符合条件的股票列表。需要注意数据的清洗与异常处理。
## 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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