问财量化选股策略逻辑
选股策略为：在元宇宙领域中，选择昨日出现龙虎榜，且2019年分红比例大于25%的股票。
选股逻辑分析
该选股策略旨在寻找在元宇宙领域表现优秀且分红较为丰厚的股票，更加注重了公司基本面的考虑，而不仅只是关注市场热点。
有何风险？
该策略存在过分注重历史分红而忽视未来增长等因素的可能，同时过分注重分红率的股票可能存在风险。此外，低价股票和涨幅较高的股票可能存在较大的风险。
如何优化？
可以综合考虑公司基本面的多个因素，如利润、营收、成长性等，而不仅仅是过去分红情况。同时，可以通过回溯测试的方法减少主观性和风险。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中，选择2019年分红比例大于25%的股票，并且昨天出现龙虎榜。
同花顺指标公式代码参考
选出符合元宇宙行业的股票： INDUSTRY == '元宇宙';
选出2019年分红比例大于25%的股票： INDT('财务指标', '分红率_'])
/ 100 > 0.25 AND INDT('财务指标', '年份_') == 2019;
选出昨天出现龙虎榜的股票： INDT('龙虎榜-上榜日期') == PREVDAY;
合并筛选条件： (INDUSTRY == '元宇宙')
AND (INDT('财务指标', '分红率_') / 100 > 0.25 AND INDT('财务指标', '年份_') == 2019)
AND (INDT('龙虎榜-上榜日期') == PREVDAY);
Python代码参考
import akshare as ak
def get_eligible_stocks():
eligible_stocks = []
stock_data = ak.stock_zh_a_spot_em()
stock_data = stock_data[(stock_data['industry'] == '元宇宙')]
for index, row in stock_data.iterrows():
if (INDT('财务指标', '分红率_', index) / 100 > 0.25) and \
(INDT('财务指标', '年份_', index) == 2019) and \
(INDT('龙虎榜-上榜日期', index) == PREVDAY):
eligible_stocks.append([index, row['name']])
return eligible_stocks
print(get_eligible_stocks())
在 Python 计算环境中，可以通过 akshare 包获取 A 股的相关数据，并通过编写筛选条件实现选股。注意数据的清洗与异常处理，并对每只股票都计算出符合策略的指标。
## 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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