问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙,9点25分涨幅小于6%,酷特智能早晨之星。
选股逻辑分析
该选股策略同样关注元宇宙行业板块，筛选出当天早上9点25分相对较为稳定、同时具有潜力的股票。此外，筛选出了当日出现酷特智能早晨之星信号的股票。早晨之星是一种常见的技术指标形态，往往预示着价格趋势反转。因此，综合多个因素，该选股策略可作为一种筛选超跌反弹的股票的方法。
有何风险？
该选股策略同样存在狭窄性，只关注了已知的因素，对其他未知的因素视而不见，存在一定的风险。此外，酷特智能早晨之星信号的预测能力存在局限性，不一定总是准确预测价格趋势的反转，需要谨慎使用。
如何优化？
在选股策略方面，可以尝试添加其他需要的关键因素，如市盈率、市净率、收益率等等，综合多个因素进行筛选，提高选股的准确率。同时，可以使用基于机器学习的方法，对数据进行训练优化，使得选股策略更为科学、精准。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙,9点25分涨幅小于6%,酷特智能早晨之星。此外，可根据需要添加其他关键因素进行筛选。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标：
元宇宙板块：CATEGORY = 'SW1_zxx'
9点25分涨跌幅小于6%：(REF(CLOSE,1)/OPEN - 1) < 0.06
酷特智能早晨之星信号：COND(CLOSE[2] > OPEN[2] AND CLOSE[1] < OPEN[1] AND REF(CLOSE[1], 1) > OPEN[1], 1, 0)
符合条件的股票：CATEGORY = 'SW1_zxx' AND (REF(CLOSE,1)/OPEN - 1) < 0.06 AND COND(CLOSE[2] > OPEN[2] AND CLOSE[1] < OPEN[1] AND REF(CLOSE[1], 1) > OPEN[1], 1, 0)
Python代码参考
利用Python的选股代码如下：
import akshare as ak
import pandas as pd
import talib
# 获取元宇宙板块数据
yxu_stocks = ak.stock_zh_a_classified_sector()
yxu_stocks = yxu_stocks[yxu_stocks['name'] == '元宇宙']
# 筛选出符合条件的股票，并按照市值排序
final_stocks = pd.DataFrame(columns=['symbol', 'price'])
for symbol in yxu_stocks['symbol']:
daily_data = ak.stock_zh_a_daily(symbol)
if (daily_data.iloc[-2]['close'] / daily_data.iloc[-2]['open'] - 1) < 0.06:
if talib.CDLDOJISTAR(daily_data['open'].values, daily_data['high'].values, daily_data['low'].values, daily_data['close'].values)[-1] == 100:
price = daily_data.iloc[-1]['close']
final_stocks = final_stocks.append({'symbol': symbol, 'price': price}, ignore_index=True)
final_stocks = final_stocks.sort_values(by='price', ascending=False)
## 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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