问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙、昨天换手率＞8%、收盘价大于昨日的最低价。
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%且今日收盘价高于昨日最低价的股票。
有何风险？
该选股策略没有考虑到其他技术指标和基本面因素，而且只考虑了昨日的数据，存在过度拟合的风险。
如何优化？
可以在该策略的基础上加入其他技术指标，如均线、MACD、RSI等，以及基本面因素，如营业收入、净利润等，进行更全面的选股。同时，可以采用机器学习算法对多个指标进行综合分析，建立模型优化选股策略。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙、昨天换手率＞8%、今日收盘价大于昨日最低价且市场总值大于10亿。
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
今日收盘价大于昨日最低价：REF(C, 0) > REF(LOW, 1)
市场总值大于10亿：TOT_MAR_CAP > 10
符合条件的股票：CATEGORY = 'SW1_zxx' AND VOLPRI > 0.08 AND REF(C, 0) > REF(LOW, 1) AND TOT_MAR_CAP > 10
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():
quote_data = ak.stock_zh_a_quote_zhongdeng()
quote_data = quote_data[quote_data['名称'].isin([stock])]
if not quote_data.empty:
k_data = ak.stock_zh_a_kline_tx_js(symbol=quote_data.iloc[0]['代码'], period='day')
if k_data.iloc[-1]['收盘'] > k_data.iloc[-1]['最低']:
if k_data.iloc[-2]['最低'] > k_data.iloc[-1]['收盘'] and k_data.iloc[-2]['成交额'] > 50000000:
finance_data = ak.stock_financial_report_sina(symbol=quote_data.iloc[0]['代码'], report_type="report")
if not finance_data.empty and finance_data.iloc[0]['流通股本（万股）']* finance_data.iloc[0]['最新收盘价'] > 1000000000:
selected_stocks.append(quote_data.iloc[0]['代码'])
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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