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%,今日最大跌幅＜-4且＞-5。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样依据元宇宙板块的概念，在板块中筛选出当天开盘后股价下跌的个股，认为对于成功投资而言，抓住逆势而动的机会也很重要。同时对股价下跌的程度进行限制，认为跌幅在-4%到-5%之间的股票具备一定的投资价值。这个选股逻辑认为，股票价格的波动性在合理范围内是符合规律的。
有何风险？
该选股策略虽然考虑了供求关系和股价变化的理性性要素，但是仍有可能忽略一些重要的基本面分析指标和技术分析指标，因此筛选出的个股不一定具备优质的盈利前景和成长性。而且该逻辑过于依赖当天单一时点的行情变化，可能受到市场情绪的影响而产生误判的风险。
如何优化？
可以引入其他指标作为辅助，如技术分析指标、流动性指标等，进行多维度的筛选和综合分析，增加策略的准确度和可用性。同时，还应增加对基本面数据的关注，避免单纯地依赖单一因素引起的误判。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙,9点25分涨幅小于6%,今日最大跌幅＜-4且＞-5。
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分涨幅小于6%：(Ref(CLOSE,1)/OPEN - 1) < 0.06
今日最大跌幅＜-4且＞-5：(-1*LLV(LOW, 1)/Ref(CLOSE,1) -1) < -0.04 AND (-1*LLV(LOW, 1)/Ref(CLOSE,1) -1) > -0.05
选股条件：CATEGORY=='SW1_zxx' AND (Ref(CLOSE,1)/OPEN - 1) < 0.06 AND (-1*LLV(LOW, 1)/Ref(CLOSE,1) -1) < -0.04 AND (-1*LLV(LOW, 1)/Ref(CLOSE,1) -1) > -0.05
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 daily_data.iloc[0]['changepercent'] < 0.06 and \
-1 * daily_data['low'].min() / daily_data.iloc[0]['pre_close'] - 1 > -0.05 and \
-1 * daily_data['low'].min() / daily_data.iloc[0]['pre_close'] - 1 < -0.04:
final_stocks = final_stocks.append({'symbol': symbol}, ignore_index=True)
# 按市值排序并取前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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