问财量化选股策略逻辑
选股策略为：元宇宙行业中，昨日出现龙虎榜且归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%小于等于100%的股票。
选股逻辑分析
该选股策略依据的是归属母公司股东的净利润同比增长率的数据、元宇宙行业中股票的表现，以及昨日龙虎榜的选股需求。从财务数据、市场表现和短期走势等多个方面入手，筛选处于相对优势和成长期的股票，并力图以更为完善的选股方式，增加环节的准确性和及时性。
有何风险？
该选股策略同样存在选股盲目性、忽略公司基本面等因素的问题。同时，该选股策略过于倚重股票的短期走势，容易忽略长期价值的潜力。此外，该选股逻辑依赖于财务数据的准确性，可能会受企业披露数据及时性、完整性等影响。
如何优化？
可以在选股策略中加入相对应的风险评估指标，如股票波动率、市场风险等，努力完善选股策略。同时还可以考虑突破行业限制，拓展股票的选取范围，增加策略的拓展性和多样性。
最终的选股逻辑
选取元宇宙行业中，昨天出现龙虎榜且归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%小于等于100%的股票。
同花顺指标公式代码参考
选取元宇宙行业中，昨天龙虎榜且归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%小于等于100%的股票：
昨日出现龙虎榜：CROSS(DIFF, DEA) AND CROSS(DEA, MACD);
归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%小于等于100%：((TTM(NPARENTCOMPDEPOSIT) / TTM(NPARENTCOMPDEPOSIT, 4) - 1) * 100 > 20 AND (TTM(NPARENTCOMPDEPOSIT) / TTM(NPARENTCOMPDEPOSIT, 4) - 1) * 100 <= 100);
Python代码参考
import akshare as ak
import datetime
def get_eligible_stocks():
eligible_stocks = []
today = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
stock_data = ak.stock_zh_a_spot_em()
stock_data = stock_data[stock_data['industry']=='元宇宙']
for index, row in stock_data.iterrows():
try:
income_data = ak.stock_financial_report_sina(symbol=index, start_year=2021, ann_type="y", profit_table="1")
if len(income_data) == 0 or len(income_data.iloc[-1]) == 0 or len(income_data.iloc[-2]) == 0:
continue
net_profit_growth = (income_data.iloc[-1]['n_income_attr_p'] / income_data.iloc[-2]['n_income_attr_p'] - 1) * 100
if net_profit_growth > 20 and net_profit_growth <= 100:
kline_data = ak.stock_zh_a_hist(symbol=index, from_date='20200101', to_date=today, period="d")
if len(kline_data) < 2:
continue
if kline_data.iloc[-2]['close'] in kline_data.iloc[-2]['dragonandtiger']:
eligible_stocks.append([index, row['name']])
except:
continue
return eligible_stocks
print(get_eligible_stocks())
通过Akshare获取A股的财务数据和历史K线数据，通过筛选净利润同比增长率和龙虎榜，得到符合条件的股票列表，需要注意数据清洗的问题，如数据缺失等。
## 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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