问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙、收益＞0、换手率3%-12%。
选股逻辑分析
该选股策略通过引入元宇宙板块、收益和换手率指标来筛选出具有投资潜力的股票。元宇宙板块代表着未来的趋势，同时收益代表着当前股票的表现好坏，换手率可以用于判断股票的流动性。
有何风险？
该选股策略忽略了企业的基本面、市值、市盈率等因素，无法全面衡量股票价值，存在过度简化的风险。同时，选取的换手率范围可能会过于宽泛，有可能会选择流通性过差的股票。
如何优化？
可以引入更多的指标参数，如市值、营收增长、市盈率等，同时更应注重选股后的风险控制和优化。可以通过筛选出流通股比例较高、股本较少的股票来加强流动性的筛选。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙、收益＞0、市值排名前50%、换手率3%-10%、流通股比例排名前50%。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙板块分类代码：CATEGORY='SW1_zxx'
收益＞0: CLOSE/REF(CLOSE,1) > 1
市值排名前50%: RANK(MC) < COUNT(*)/2
换手率3%-10%: (HSL/HSL.EMA(20)-1) > 0.03 AND (HSL/HSL.EMA(20)-1) < 0.12
流通股比例排名前50%: RANK(LTG/FS) < COUNT(*)/2
选股：CATEGORY='SW1_zxx' AND (CLOSE/REF(CLOSE,1) > 1) AND (RANK(MC) < COUNT(*)/2) AND ((HSL/HSL.EMA(20)-1) > 0.03) AND ((HSL/HSL.EMA(20)-1) < 0.12) AND (RANK(LTG/FS) < COUNT(*)/2)
Python 代码参考
import akshare as ak
import talib as ta
yxu_stocks = ak.stock_zh_a_classified_sector()
all_stocks = ak.stock_zh_a_daily_em(symbol='')
selected_stocks = []
for stock in all_stocks.index:
stock_data = all_stocks.loc[stock]
if (stock in yxu_stocks['symbol'].values) and (all_stocks.loc[stock, 'close'] / all_stocks.loc[stock, 'close'].shift(1) > 1) and (all_stocks['mc'].rank(ascending=False)[stock] <= len(all_stocks) / 2) and ((stock_data['turnover_rate'] / 100 > 0.03) and (stock_data['turnover_rate'] / 100 < 0.1)) and (all_stocks['ltg']/all_stocks['fs'].rank(ascending=False)[stock] <= len(all_stocks) / 2):
selected_stocks.append(stock)
## 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？
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