问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙、昨天换手率＞8%、10日涨幅大于0小于35。
选股逻辑分析
该选股策略通过对元宇宙热点、换手率和股票涨幅的筛选，选择市场情绪高涨、流动性较为充足、且具有一定成长潜力的股票。同时选取10日涨幅在一定范围内的股票，有可能更加倾向于近期有良好表现的股票。
有何风险？
该选股策略同样存在着依赖市场情绪、流动性、时间限制等多重因素。同时，对于选取涨幅进行筛选，需要注意涨幅指标的局限性，不能过于依赖短期涨幅，忽略了股票的长期表现。同时，过于靠近涨幅区间上限的股票，可能存在一定的卖出压力，而过于靠近下限的股票，则可能存在下跌风险。
如何优化？
可以通过增加其他技术指标和基本面数据进行筛选，如相对强弱指标、市盈率、市净率等，减少单一指标的局限性，提高选股的准确性。同时可以选取更长一段时间的涨幅数据，并结合历史行情走势，判断股票的大趋势，减少短期市场噪音带来的误判。此外，增加市值限制和盈利能力指标等，可以进一步筛选出市场中有竞争力的龙头股票。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙、昨天换手率＞8%、10日涨幅大于0小于25、市值在前30%。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙板块：CATEGORY='SW1_zxx'
昨天换手率＞8%：(VOLPRI / REF(VOLPRI, 1)) > 1.08
10日涨幅大于0小于25：(CLOSE / REF(CLOSE, 10)) > 1 and (CLOSE / REF(CLOSE, 10)) < 1.25
选股：CATEGORY='SW1_zxx' AND (VOLPRI / REF(VOLPRI, 1)) > 1.08 AND (CLOSE / REF(CLOSE, 10)) > 1 AND (CLOSE / REF(CLOSE, 10)) < 1.25
Python 代码参考
import akshare as ak
import datetime as dt
# 获取元宇宙板块和该板块股票的涨幅数据
yxu_stocks = ak.stock_zh_a_classified_sector()
close_data = ak.stock_zh_a_daily(symbol='000001').loc[:, ['trade_date', 'close']]
selected_stocks = []
for stock in yxu_stocks['symbol']:
stock_data = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock)
if stock_data['trade_date'].iloc[-1].year == 2021:
stock_close_data = stock_data.loc[:, ['trade_date', 'close']]
merge_data = close_data.merge(stock_close_data, on='trade_date')
if (merge_data['close_y'] / merge_data['close_x']).iloc[-11] > 1 and (merge_data['close_y'] / merge_data['close_x']).iloc[-1] < 1.25:
selected_stocks.append(stock)
# 按市值排序，选取前30%
market_value = ak.stock_zh_a_daily_indicator(selected_stocks, 'total_mv')
selected_stocks_sorted = [stock for stock, mv in sorted(market_value.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)]
selected_stocks_final = selected_stocks_sorted[:int(len(selected_stocks_sorted) * 0.3)]
## 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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