问财量化选股策略逻辑
选股策略为：元宇宙行业中，流通盘小于等于55亿股，剔除昨日涨停的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要从行业、流通盘和涨势等角度入手，选取元宇宙行业中，限制流通盘大小，同时剔除昨日涨停的股票，即选择在短期持续走强的股票，减少短期过热的可能，为投资决策提供更有力的支持。
有何风险？
该选股策略剔除了昨日涨停的标的，但可能存在一些由于其他原因没有涨停而短期走势过热的股票被选中。同时，该选股策略也没能考虑到公司的基本面等重要因素。
如何优化？
可以综合考虑短期走势、行业前景、公司基本面等因素，增加多维度的选股策略进行筛选，增强选股的鲁棒性和可靠性。例如，或许可以从收益、成交量、机构投资等多方面综合考虑，制定更全面的选股策略。
最终的选股逻辑
选取元宇宙行业中，流通盘小于等于55亿股，剔除昨日涨停，同时具备优质基本面和长期走势的股票。
同花顺指标公式代码参考
选取元宇宙行业中，流通盘小于等于55亿股，剔除昨日涨停的股票：
流通盘小于等于55亿股：STOCK_CIRCULATION<=55E8;
剔除昨日涨停：REF(LOW=LIMITUP, 1)<>1;
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()
for index, row in stock_data.iterrows():
if row['circulating_market_cap'] <= 55E8:
kline_data = ak.stock_zh_a_hist(symbol=index, period="day")
if '涨停' not in kline_data['pct_chg'].apply(lambda x: '+' in x or '++' in x).astype(int).tail(1).values:
# 添加其他筛选条件
eligible_stocks.append([index, row['name']])
return eligible_stocks
print(get_eligible_stocks())
该选股策略的Python代码使用了Akshare获取A股的股票数据和历史K线数据。首先，对于每一只符合流通盘小于等于55亿股的股票，计算其近一天的交易记录，判断是否昨日有涨停，如果不符合要求，将其代码和名称存入列表。同时，可以根据需要添加其他指标的计算和筛选。需要注意的是，该选股策略具有一定主观性，需要根据实际情况进行调整。
## 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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