问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙,9点25分涨幅小于6%,前天macd＜0。
选股逻辑分析
该选股策略选取元宇宙板块的股票，同时加入近一个月内有过涨停和9点25分涨幅小于6%的筛选条件。在此基础上，再加入前天macd＜0的条件，以此排除相对较弱的股票。这样的选股策略可以选出市场的热门板块和具有相对强势的股票。
有何风险？
该选股策略同样存在忽略公司基本面和行业影响的风险，同时，在股票的选择过程中加入macd指标可能存在“伪信号”，导致选股策略的信号不准确。
如何优化？
可以结合基本面分析、技术面指标和市场情绪等进行筛选，同时采用多种技术指标的综合判断能力，增强选股策略的稳定性和准确性。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙,9点25分涨幅小于6%,前天macd＜0。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙板块：CATEGORY = 'SW1_zxx'
9点25分涨幅小于6%：(OPEN/REF(CLOSE,1) - 1) < 0.06 AND YEAR(DATE)=2021
前天macd＜0：MACD() - REF(MACD(), 2) < 0 AND YEAR(DATE)=2021
符合条件的股票：CATEGORY ='SW1_zxx' AND (OPEN/REF(CLOSE,1) - 1) < 0.06 AND
MACD() - REF(MACD(), 2) < 0 AND YEAR(DATE) = 2021
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']
# 筛选出符合条件的股票
final_stocks = pd.DataFrame(columns=['symbol'])
for symbol in yxu_stocks['symbol']:
market_data = ak.stock_zh_a_minute(symbol, period='5')
macd_data = talib.MACD(market_data['收盘'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if market_data.iloc[0]['高价'] / market_data.iloc[1]['收盘'] - 1 < 0.06:
if macd_data[0][-3] - macd_data[0][-5] < 0:
final_stocks = final_stocks.append({'symbol': symbol}, ignore_index=True)
## 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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