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%,PE>0。
选股逻辑分析
选股逻辑主要考虑了行业和金融指标两方面因素。在行业选择方面，以元宇宙板块股票为选股范围，旨在关注热门板块。在金融指标方面，要求选股股票的9:25分收盘价相对于开盘价的涨跌幅小于6%，并且PE>0，即名义股价相对于公司每股利润的倍数大于0，以此选出公司估值良好的优质股票。
有何风险？
该选股逻辑同样依赖于金融指标因素，且选股范围相对较小，容易受到市场波动和风险因素的影响。此外，PE指标的一些局限性也需要引起注意，例如不同行业、公司的业绩、盈利和发展前景存在差异，不同PE值的解读也会有所不同。
如何优化？
为增加灵活性和可靠性，选股逻辑可以适当引入更多的金融指标，例如PB、PEG等指标，同时结合基础面因素，如营收增长率、市值大小、股息等因素，逐步建立更为完善的选股模型。此外，可以通过设置一定的风控机制，如止损、止盈等，来降低风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙,9点25分涨幅小于6%,PE>0。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标：
元宇宙板块：CATEGORY='SW1_zxx'
9点25分涨跌幅小于6%：(REF(CLOSE,1)/OPEN - 1) < 0.06
PE>0：PE > 0
条件筛选：CATEGORY == 'SW1_zxx' AND (REF(CLOSE,1)/OPEN - 1) < 0.06 AND PE > 0
Python代码参考
以下是利用Python进行选股的代码：
import akshare as ak
import pandas as pd
# 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']:
daily_data = ak.stock_zh_a_daily(symbol)
if len(daily_data) >= 2:
if (daily_data.iloc[-2]['close'] / daily_data.iloc[-2]['open'] - 1) < 0.06 and daily_data.iloc[-1]['pe'] > 0:
final_stocks = final_stocks.append({'symbol': symbol}, ignore_index=True)
# 按总市值排序并取前5只股票
final_stocks = yxu_stocks[yxu_stocks['symbol'].isin(final_stocks['symbol'])].sort_values(by='market_cap', ascending=False).head(5)
## 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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