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%,集中度70<20%。
选股逻辑分析
这个选股策略同样选择关注行业因素，选取元宇宙板块内的股票。同时考虑了当天早上9点25分收盘价相对于开盘价的涨跌幅，筛选出相对较为稳定的股票。并且，对于股票的集中度有一定要求，集中度不得过高（70<20%）。
有何风险？
这个选股策略狭窄性较大，只关注了行业因素，较少考虑其他因素的影响。同时，对于集中度的要求比较谨慎，相对的会过度约束选股范围，可能会漏掉一些优质股票。此外，该选股策略也未考虑其他一些关键因素，如基本面、技术面等等，存在一定的风险。
如何优化？
在选股策略方面，可以结合其他因素进行筛选，如基本面（利润增速、股息率、负债率等）、财务指标（市盈率、市净率等）和技术指标（BOLL、RSI、MACD等）等等，具体可以根据自己的偏好和策略调整相应的因素。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙,9点25分涨幅小于6%,集中度70<20%。同时可以结合其他关键因素进行筛选，如基本面、技术面等等。
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
集中度70<20%: ConcentrationRatio(stock, 1, 5) < 20 OR concentrationratio(stock, 1, 10) < 20 OR concentrationratio(stock, 5, 10) < 20
符合条件的股票：CATEGORY = 'SW1_zxx' AND (REF(CLOSE,1)/OPEN - 1) < 0.06 AND (ConcentrationRatio(stock, 1, 5) < 20 OR concentrationratio(stock, 1, 10) < 20 OR concentrationratio(stock, 5, 10) < 20)
Python代码参考
利用Python的选股代码如下：
import akshare as ak
import pandas as pd
from pyfinlab.util import *
# 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']:
org_info = ak.stock_info_a(symbol, '业务概况')['企业性质']
if org_info == '高新技术企业':
daily_data = ak.stock_zh_a_daily(symbol)
if (daily_data.iloc[-2]['close'] / daily_data.iloc[-2]['open'] - 1) < 0.06:
concentration_1_5 = ConcentrationRatio(symbol, 1, 5)
concentration_1_10 = ConcentrationRatio(symbol, 1, 10)
concentration_5_10 = ConcentrationRatio(symbol, 5, 10)
if concentration_1_5 < 20 or concentration_1_10 < 20 or concentration_5_10 < 20:
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
