问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙、昨天换手率＞8%、机构动向大于0。
选股逻辑分析
该选股策略选取了元宇宙板块中，昨日换手率大于8%且机构动向大于0的股票。
有何风险？
该选股策略只考虑了昨日换手率大于8%和机构动向大于0这两个指标，并没有考虑其他技术指标或基本面因素，存在过度拟合的风险；此外，机构动向的数据容易存在滞后性和不准确性的问题。
如何优化？
可以在该策略的基础上加入其他技术指标、基本面数据等因素，或采用机器学习模型进行优化，提高选股策略的准确性；此外，也可以使用更准确的机构动向数据，例如龙虎榜单数据等。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙、昨天换手率＞8%、机构持股比例大于5%。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙板块：CATEGORY = ‘SW1_zxx’
昨天换手率大于8%：VOLPRI > 0.08
机构持股比例大于5%: ORG_HOLD_PERCENT > 5
符合条件的股票：CATEGORY = 'SW1_zxx' AND VOLPRI > 0.08 AND ORG_HOLD_PERCENT > 5
Python代码参考
相应的Python选股代码如下：
import akshare as ak
# 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']
# 筛选符合条件的股票
selected_stocks = []
for stock in yxu_stocks['stock_name'].tolist():
k_data = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock, adjust="qfq", start_date='2022-02-22', end_date='2022-02-22')
if len(k_data) > 0:
org_data = ak.stock_a_holder_top10(symbol=k_data.iloc[0]['symbol'], date='2022-02-22', top=10)
if k_data.iloc[0]['turnover_rate'] > 0.08 and len(org_data) > 0:
if org_data['org_holder_pct'].iloc[0] > 5:
selected_stocks.append(k_data.iloc[0]['symbol'])
selected_stocks_final = selected_stocks
## 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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