问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙、昨天换手率＞8%、开盘价在十日线左右的股票。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了市场热点、资金流动性和投资者情绪等多重因素。在前一道题基础上增加了开盘价和十日线的判断。开盘价是股票的实际交易价格，反映了市场对该股票未来的预期，而十日线则是由一定时间内的收盘价算出的移动平均线，用来辅助判定股票的趋势。
选股策略通过对元宇宙热点和换手率的筛选，筛选出投资者关注程度高且具有一定流动性的股票。同时通过开盘价和十日线的状态来辅助判断股票未来的趋势。
有何风险？
该选股策略主要依赖于市场热点和投资者情绪的判断。市场热点随时可能转换，而投资者情绪也可能受到市场行情、政策和舆情等多种因素的影响，因此选股的稳定性和可靠性存在一定的风险。
如何优化？
可以考虑增加其他技术指标和基本面数据进行筛选，如相对强弱指标、市盈率、市净率等，减少单一指标的局限性，提高选股的准确性。同时可以基于历史数据，结合机器学习等算法，建立更加完善的选股模型。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙、昨天换手率＞8%、开盘价在十日线左右的股票。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙板块：CATEGORY='SW1_zxx'
昨天换手率＞8%：(VOLPRI / REF(VOLPRI, 1)) > 1.08
开盘价在十日线左右：OPEN > MA(CLOSE, 10) * 0.9 AND OPEN < MA(CLOSE, 10) * 1.1
选股：CATEGORY='SW1_zxx' AND (VOLPRI / REF(VOLPRI, 1)) > 1.08 AND OPEN > MA(CLOSE, 10) * 0.9 AND OPEN < MA(CLOSE, 10) * 1.1
Python代码参考
import akshare as ak
# 获取元宇宙板块和该板块股票的昨日换手率数据和十日线数据
yxu_stocks = ak.stock_zh_a_classified_sector()
turnover_data = ak.stock_zh_a_daily_turnover_rate()
ma_data = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sh000001", adjust="qfq", start_date="20200101")['close'].rolling(window=10).mean()
selected_stocks = []
for stock in turnover_data['ts_code'].unique():
if stock in yxu_stocks['symbol']:
stock_turnover_data = turnover_data[turnover_data['ts_code'] == stock]
stock_ma_data = ma_data.loc[turnover_data[turnover_data['ts_code'] == stock]['trade_date'].values]
if (stock_turnover_data['turnover_rate'] / 100)[-1] > 0.08 and (stock_ma_data * 0.9 < ak.stock_zh_a_daily(stock, adjust="qfq", start_date="1 year ago", end_date="yesterday", adjust_end_date=True)['open'][-1] < stock_ma_data * 1.1).all():
selected_stocks.append(stock)
selected_stocks_final = selected_stocks[:int(len(selected_stocks) * 0.3)] # 取涨幅前30%的股票
## 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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