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%,昨日主力控盘。
选股逻辑分析
选股逻辑以元宇宙板块为主要筛选条件，综合考虑了技术面、量能面和资金面因素。具体筛选逻辑包括：首先筛选元宇宙板块内的股票；其次，要求9点25分涨跌幅小于6%；接着判断昨日主力资金是否控盘，以此筛选出机会股票。
有何风险？
该选股逻辑主要考虑技术面和资金面因素，忽略了股票的基本面因素，如公司估值和业绩状况等，存在一定风险。另外，昨日主力资金控盘的判断标准存在主观性，容易受到市场情绪的影响，筛选效果不稳定。此外，元宇宙板块较小，导致可选股票空间较小。
如何优化？
在筛选股票时，应同时关注技术面、量能面和基本面，综合考虑股票市场表现、公司资产、业绩和估值等。可以引入其它技术指标如KDJ、MACD等，结合资金流向指标如净流入和主力资金动向来综合判断股票的综合表现。此外，可引入动态周期来筛选具有周期性机会的股票。还可引入机器学习和深度学习等技术来辅助分析和筛选股票。在选股条件中，可以适度降低条件的严格程度，以扩大选股空间，但同时要注意选股条件的合理性和可靠性。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙,9点25分涨幅小于6%,昨日主力控盘。
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
昨日主力控盘：(BIG(TURNOVER)/BIG(VOL)*100) > 50
条件筛选：CATEGORY == 'SW1_zxx' AND (REF(CLOSE,1)/OPEN - 1) < 0.06 AND (BIG(TURNOVER)/BIG(VOL)*100) > 50
Python代码参考
以下是利用Python进行选股的代码：
import akshare as ak
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
# 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
final_stocks = pd.DataFrame(columns=['symbol'])
for symbol in yxu_stocks['symbol']:
daily_data = ak.stock_zh_a_daily(symbol, start_date=(datetime.now() - timedelta(days=500)).strftime('%Y%m%d'))
if len(daily_data) > 1:
close_data = daily_data.iloc[-2:]
big_data = ak.stock_em_hsgt_individual_statistics(symbol, start_date=(datetime.now() - timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d'), end_date=(datetime.now() - timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d'))
if abs(close_data.iloc[0]['pct_chg']) < 9.5 and abs(close_data.iloc[1]['pct_chg']) < 9.5 and (close_data.iloc[-1]['close']/close_data.iloc[-2]['close'] - 1) < 0.06 and len(big_data[big_data['占流通股比例'] > 50]) > 0:
final_stocks = final_stocks.append({'symbol': symbol}, ignore_index=True)
# 按总市值排序并取前5只股票
final_stocks = yxu_stocks[yxu_stocks['symbol'].isin(final_stocks['symbol'])].sort_values(by='market_cap', ascending=False).head(5)
## 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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