问财量化选股策略逻辑
选股策略为：在元宇宙行业中，选取开盘价在十日均线左右，且七连阴的股票。
选股逻辑分析
本选股策略结合了技术面和市场情况两个方面的因素。选股逻辑包含三个要素：元宇宙行业、开盘价在十日均线左右以及七连阴。
首先，选取元宇宙行业的股票。之后，筛选出开盘价在十日均线左右的股票。最后，筛选出七连阴的股票，这是技术面的一个指标。
有何风险？
本选股策略的风险在于，在忽略了其他市场和基本面因素的情况下，只通过一个指标来进行股票筛选。此外，股票市场的影响因素多种多样，筛选条件简单，难以准确预测市场走向，从而产生风险。
如何优化？
为了更好的选股策略，可以考虑策略的进一步优化，包括增加市场、基本面因素指标，以及使用机器学习技术等方面。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中，筛选出当前开盘价在十日均线左右，且七连阴的股票。
同花顺指标公式代码参考
1、选出符合元宇宙行业的股票：INDUSTRY == '元宇宙'；
2、选出当前开盘价在十日均线左右的股票：
REF(CLOSE,1)<MA(CLOSE,10) AND OPEN>MA(CLOSE,10) AND REF(OPEN,1)<REF(MA(CLOSE,10),1);
3、选出七连阴的股票：COUNT(CLOSE<REF(CLOSE,1),7) == 7;
4、合并选股条件：(INDUSTRY == '元宇宙') AND \
(REF(CLOSE,1)<MA(CLOSE,10) AND OPEN>MA(CLOSE,10) AND REF(OPEN,1)<REF(MA(CLOSE,10),1)) AND \
(COUNT(CLOSE<REF(CLOSE,1),7) == 7);
python代码参考
import tushare as ts
def get_eligible_stocks():
eligible_stocks = []
stock_data = ts.get_today_all()
for stock_code, row in stock_data.iterrows():
if '元宇宙' not in row['industry_name']:
continue
open_prices = ts.get_k_data(stock_code, start=(dt.datetime.now()-dt.timedelta(days=10)).strftime('%Y-%m-%d'), end=(dt.datetime.now()-dt.timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d'))['open'].values
ten_day_ma = open_prices.mean()
if ts.get_k_data(stock_code,index=False,start=(dt.datetime.now()-dt.timedelta(days=7)).strftime('%Y-%m-%d'), end=dt.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')).query("open<close").shape[0] == 7:
eligible_stocks.append(stock_code)
return eligible_stocks
print(get_eligible_stocks())
注意，本代码同样有时间窗口的问题，如何选取窗口需要谨慎考虑。同时，虽然这里没有使用基本面数据，但如果使用的话，同样需要注意数据的准确性和时效性问题。此外，注重多维度考虑，以减少选择有风险的股票，进而提高选股策略的效果。
## 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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