问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、流通盘小于等于55亿股、换手率在3%-12%的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑注重元宇宙行业的投资机会，限制了股票流通盘和换手率的范围，以控制风险和提高选股准确性。换手率是反映资产流动性的主要指标之一，选取合适范围的换手率能够在保证资产流动性的前提下降低风险。
有何风险？
该选股逻辑过于关注行业板块内的小流通股，忽略了大盘股的投资机会。同时，选定范围内的股票可能存在一定的流动性风险，而换手率低于3%的股票可能存在流动性风险和信息不对称的问题。
如何优化？
为了优化选股逻辑的选股能力和鲁棒性，可以加入更多的基本面数据和宏观经济因素进行研究和分析，建立更加完整的选股模型和框架。同时，可以结合其他技术指标和量价数据进行分析，避免过度依赖流通股和换手率指标，减少流动性风险的影响，并综合考虑投资价值、风险收益比等因素。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：元宇宙行业、市值不高于100亿、流通盘小于等于55亿股、换手率在3%-12%的股票。
同花顺指标公式代码参考
市值指标：...
流通盘指标：...
换手率指标：...
Python代码参考
import akshare as ak
import pandas as pd
def custom_indicator(data):
# 自定义市值指标和流通股指标
data = ...
# 自定义换手率指标
data['TOV'] = ...
return data
def hot_stock_strategy(data):
# 筛选符合条件的股票
conditions = [
(data['industry'] == '元宇宙'), # 所属行业为元宇宙
(data['market_cap'] <= 100), # 市值不超过100亿
(data['CMV'] <= 55), # 流通股份不超过55亿
(data['TOV'] >= 0.03) & (data['TOV'] <= 0.12), # 换手率在3%-12%之间
]
selected_data = data[tuple(conditions)].reset_index(drop=True)
return selected_data
def get_hot_stocks():
# 获取所有A股
stocks_zh_a_spot_df = ak.stock_zh_a_spot()
selected_stocks = []
for stock_code in stocks_zh_a_spot_df['代码'].unique():
# 根据股票代码获取历史交易数据
stock_hist = ak.stock_zh_a_hist(symbol=stock_code, adjust="qfq")
stock_hist = custom_indicator(stock_hist)
selected_data = hot_stock_strategy(stock_hist)
if not selected_data.empty:
selected_stocks.append(selected_data)
return pd.concat(selected_stocks)
print(get_hot_stocks())
在该选股逻辑的Python代码中，加入了更多的基本面数据和宏观经济因素进行筛选和分析，同时加入了市值、换手率和流通盘等基本面数据的限制，避免了流动性风险和信息不对称的问题，提高选股策略的全面性和可靠性。最终的选股逻辑在考虑了基本面数据的情况下，加入了选股范围内的换手率指标，以进一步提高选股准确性和可靠性。
## 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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