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%,企业性质。
选股逻辑分析
选股逻辑同样考虑了行业、技术和基本面三个因素，但此次选股将更加关注企业性质，以此为基础筛选元宇宙板块中的股票。在技术因素方面，同样要求选股股票的9:25分收盘价相对于开盘价的涨跌幅小于6%，判断选股股票近期市场表现；而在企业性质方面，则需要筛选符合选定企业性质的股票，例如“高新技术企业”或者“中关村企业”等。此外，还可以考虑其他基础面因素，如市盈率、市净率、ROE等。
有何风险？
相较于前一个选股逻辑，此选股逻辑关注的范围更加狭窄，十分依赖于企业性质的选择。企业性质不会定期变化，选股范围也相对较小，容易受到市场波动和风险因素的影响。除此之外，低价股票的流动性可能会较低，价格波动较大，存在一定的风险。
如何优化？
此选股逻辑可以结合更丰富和全面的企业性质数据，如企业管理、营收增速、现金流等基础面因素，并结合技术分析工具，比如MACD、KDJ等技术指标，在领域特定数据的辅助下，进一步提高选股模型的灵活性和可靠性。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙,9点25分涨幅小于6%,企业性质。可以根据实际需要选择符合自己投资风格的企业性质，如“高新技术企业”、“中关村企业”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
符合企业性质：WRITE_ASC(OrgCode)==WRITE_ASC("高新技术企业")
条件筛选：CATEGORY == 'SW1_zxx' AND (REF(CLOSE,1)/OPEN - 1) < 0.06 AND WRITE_ASC(OrgCode)==WRITE_ASC("高新技术企业")
Python代码参考
以下是利用Python进行选股的代码：
import akshare as ak
import pandas as pd
# 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，并按照价格排序
final_stocks = pd.DataFrame(columns=['symbol', 'price'])
for symbol in yxu_stocks['symbol']:
daily_data = ak.stock_zh_a_daily(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':
if (daily_data.iloc[-2]['close'] / daily_data.iloc[-2]['open'] - 1) < 0.06:
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=True)
## 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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