问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙,昨天换手率＞8%,主升起动。
选股逻辑分析
该选股策略选取元宇宙板块的股票，同时筛选出昨天换手率大于8%且具有主升起动的股票，以此寻找市场活跃度高、投资者更加看好并且有较强的涨势的股票。同时，选股策略重点考虑了股票的技术面和市场情绪面的影响，以提高盈利水平。
有何风险？
该策略依赖于市场走势和技术面的支撑，可能无法适应市场的快速变化，同时可能会导致选出的股票质量不高，带来投资风险。
如何优化？
可以结合其他指标，如基本面指标、行业经济指标等，进行筛选，同时可以适当增加选股的限制条件，例如换手率、流通市值等指标，以提高选股策略的稳健性和盈利水平。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙,昨天换手率＞8%,主升起动。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙板块：CATEGORY = 'SW1_zxx'
昨天换手率大于8%：VOLPRI > 0.08
主升起动：C > C1 AND C > O1 AND C1 > O1
符合条件的股票：CATEGORY='SW1_zxx' AND VOLPRI > 0.08 AND C > C1 AND C > O1 AND C1 > O1
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_daily(symbol, adjust="qfq")
if market_data.iloc[-2]['换手率'] > 0.08 and market_data.iloc[-1]['close'] > market_data.iloc[-2]['close'] and market_data.iloc[-1]['close'] > market_data.iloc[-1]['open'] and market_data.iloc[-2]['close'] > market_data.iloc[-2]['open']:
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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