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%,北京A股除外。
选股逻辑分析
该选股策略同样侧重于元宇宙板块，要求股票在2021年年初至今的任意一个交易日9点25分时的涨幅小于6%。同时，要求排除北京A股。选股的目的是为了寻找基本面和技术面都具备优势的股票，以及抓住在这个潜在的热门板块中的领先企业。
排除北京A股，可能是因为北京A股市场的竞争性较强，同时也排除了北京地区政策风险等风险因素。这样可以减少选股中公司价值评估的误差。选股过程的时间也被缩短了很多，因为这个策略排除了一部分的被选股下划线的股票。选股策略也在稳步地关注一些优质的、发展前景良好的元宇宙相关的公司，期望通过这些公司赚取高回报。
综上所述，该选股策略结合了基本面和市场发展趋势两个方面因素，旨在寻找具有投资价值和长期前景的股票。
有何风险？
从选股策略的角度看，这个策略过于简单，可能把很多优质股票过滤掉，如无法挖掘出元宇宙领域的独角兽企业。同时，排除北京A股虽有利于投资回报，但有可能忽略了一些合适的股票，从而增加了不必要的投资风险。因此，需要更好地平衡策略简单性、策略有效性和风险控制。
如何优化？
可以加入其他的同样是基本面和市场发展趋势相关的指标，例如公司的盈利状况和行业地位等。另外，可以将排除北京A股以改为排除整个华北地区的上市公司。通过引入更多的指标，可以在不影响策略效果和操作简单性的情况下，提高选股的准确性。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙,9点25分涨幅小于6%, 排除华北地区的上市公司，加入其他的基本面和市场发展趋势的指标进行综合筛选，提高选股策略的准确性和效率。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙板块：CATEGORY = 'SW1_zxx'
排除华北地区的上市公司：(left(SYMBOL,3)<> 'SH1' OR left(SYMBOL,3)<> 'SZ1' OR left(SYMBOL,3)<> 'SH2' OR left(SYMBOL,3)<> 'SZ2' OR left(SYMBOL,3)<> 'SH3' OR left(SYMBOL,3)<> 'SZ3')
9点25分涨幅小于6%：(OPEN/REF(CLOSE,1) - 1) < 0.06 AND YEAR(DATE) = 2021
符合条件的股票：CATEGORY = 'SW1_zxx' AND (OPEN/REF(CLOSE,1) - 1) < 0.06 AND YEAR(DATE) = 2021 AND (left(SYMBOL,3)<> 'SH1' OR left(SYMBOL,3)<> 'SZ1' OR left(SYMBOL,3)<> 'SH2' OR left(SYMBOL,3)<> 'SZ2' OR left(SYMBOL,3)<> 'SH3' OR left(SYMBOL,3)<> 'SZ3')
Python代码参考
利用Python的选股代码如下：
import akshare as ak
import pandas as pd
# 获得A股股票列表
stock_list = ak.stock_zh_a_spot_em()
# 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']:
if symbol in stock_list.values:
finance_data = ak.stock_financial_report_sina(symbol, year=2020, quarter=4)
if finance_data['净利润(亿元)'][0] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][1] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][2] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][3] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][4] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][5] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][6] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][7] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][8] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][9] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][10] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][11] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][12] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][13] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][14] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][15] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][16] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][17] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][18] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][19] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][20] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][21] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][22] > 0 and finance_data['净利润(亿元)'][23] > 0:
market_data = ak.stock_zh_a_daily(symbol, start_date='20210101')
if (market_data.iloc[1]['open'] / market_data.iloc[0]['close'] - 1) < 0.06 and float(ak.stock_financial_analysis_indicator_em(symbol).loc['市盈率'][1:-1]) < 100:
if not (symbol.startswith('SH1') or symbol.startswith('SZ1') or symbol.startswith('SH2') or symbol.startswith('SZ2') or symbol.startswith('SH3') or symbol.startswith('SZ3')):
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？
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