问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙、昨天换手率＞8%、前日实际换手率>3～28。
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%且前日实际换手率在3%~28%之间的股票。
有何风险？
该选股策略重点考察的是换手率指标，而忽略了其他技术指标和基本面因素，存在过度拟合的风险。此外，选股策略中使用的是前日实际换手率数据，可能存在滞后性和数据不准确的问题。
如何优化？
可以在基础选股策略中加入其他技术指标和基本面因素，例如市值、净利润率等因素，降低过度拟合的风险。同时，可以使用更准确、实时的换手率数据，例如当日实时换手率数据。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙、昨天换手率＞8%、当日实际换手率>3%且不超过28%。
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
当日实际换手率：(CLOSE > REF(CLOSE,1) AND (CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1) > 0.03 AND (CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1) <= 0.28)
符合条件的股票：CATEGORY = 'SW1_zxx' AND VOLPRI > 0.08 AND (CLOSE > REF(CLOSE,1) AND (CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1) > 0.03 AND (CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1) <= 0.28)
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():
# 获取当日K线数据和前一日K线数据
k_data_today = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock, adjust="qfq", start_date='2022-02-24', end_date='2022-02-24')
k_data_yesterday = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock, adjust="qfq", start_date='2022-02-23', end_date='2022-02-23')
if len(k_data_today) > 0 and len(k_data_yesterday) > 0:
if k_data_today.iloc[0]['turnover_rate'] > 0.08 and 0.03 <= (k_data_today.iloc[0]['close']-k_data_yesterday.iloc[0]['close'])/k_data_yesterday.iloc[0]['close'] <=0.28:
selected_stocks.append(k_data_today.iloc[0]['symbol'])
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
