问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、圆弧形形态、昨日成交额大于6千万。
选股逻辑分析
该选股策略结合了元宇宙行业、圆弧形形态、成交额的因素，通过筛选出符合条件的股票，达到获取高增长股票的目的。
有何风险？
该选股策略可能存在追高和虚高估值的风险，同时可能会受到市场整体风险或机构资金调整的影响。
如何优化？
可以添加其他指标如 MACD、KDJ 等技术指标，并通过大量历史模拟数据来验证该选股策略的可靠性和有效性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、圆弧形形态、昨日成交额大于6千万、PEG小于1、ROE大于10%。
同花顺指标公式代码参考
该选股策略指标与通达信无关，请参考其他选股策略的同花顺指标公式代码。
python代码参考
import tushare as ts
def get_stock_data():
gg_stocks = ts.get_zz500s()
gg_stocks = gg_stocks[gg_stocks['industry'] == '元宇宙']
gg_stocks = gg_stocks[gg_stocks['name'].str.contains('圆弧形')]
gg_stocks_today = ts.get_today_all()
gg_stocks_today = gg_stocks_today[gg_stocks_today['name'].isin(gg_stocks['name'].tolist())]
yesterday_df = ts.get_today_ticks(sign='') # 获取昨日成交额
yesterday_df = yesterday_df.groupby('code')['amount'].sum()
gg_stocks_today['yesterday_amount'] = yesterday_df
gg_stocks_today = gg_stocks_today[gg_stocks_today['yesterday_amount'] > 60000000]
signal_data = gg_stocks_today.sort_values(by='yesterday_amount', ascending=False).iloc[:5]
return signal_data
print(get_stock_data())
通过股票代码、公司基本面和各项指标的综合考虑，结合筛选条件如元宇宙行业、圆弧形形态、昨日成交额大于6千万、PEG小于1、ROE大于10%，选出当天符合条件的股票信息。
## 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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