问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙、昨天换手率＞8%、竞价主力净买大于0。
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%且竞价主力净买入大于0的股票。
有何风险？
该选股策略只考虑了竞价主力净买入这一指标，并没有考虑其他技术指标或基本面因素，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、基本面数据等因素，或采用机器学习模型进行优化，提高选股策略的准确性。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙、昨天换手率＞8%、竞价主力净买大于0、市值大于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
竞价主力净买大于0：JBPB > 0
市值大于10亿：TOT_MAR_CAP > 10
符合条件的股票：CATEGORY = 'SW1_zxx' AND VOLPRI > 0.08 AND JBPB > 0 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_tick_tx_js(symbol=quote_data.iloc[0]['代码'], trade_date='2022-02-22')
if k_data.iloc[-1]['竞买量变化'] - k_data.iloc[-1]['竞卖量变化'] > 0:
if k_data.iloc[-1]['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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