问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%-12%、买一量大于卖一量并且与元宇宙相关的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑在考虑了常见选股因素如换手率、买卖盘情况的基础上，特别针对元宇宙走势选取与其相关的股票作为选股对象。目前元宇宙作为新兴技术领域，其未来潜力巨大，有望成为支撑未来科技发展的重要领域。选取与之相关的股票，有助于获取更高的收益。
有何风险？
该选股逻辑存在着对元宇宙概念热度的依赖，一旦市场热度下降，该选股逻辑的有效性就会降低。另外，元宇宙作为尚未完全确立的概念，未来的发展可能存在很大的不确定性，因此需进行谨慎的风险控制。
如何优化？
可以结合其他常见选股指标如PE、PB等来进行选股，以降低风险和增加收益。同时也可以采用深度学习等人工智能方法来挖掘更为精准的选股因素，提高选股的准确性。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、买一量大于卖一量并且与元宇宙相关的股票。
同花顺指标公式代码参考
买一量大于卖一量：SELECT(BIDV1>ASKV1)
换手率在3%-12%：SELECT(TURN<N>AVG(TURN,N) AND TURN<N>3 AND TURN<N<12)
元宇宙相关的股票：SELECT(CODE AND (NAME LIKE '%元宇宙%' OR CONCEPT LIKE '%元宇宙%') AND 买一量大于卖一量 AND 换手率3%-12%)
选股：SELECT(CODE AND 元宇宙相关的股票)
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks():
pro = ts.pro_api()
# 查询名称与概念中包含元宇宙的股票
concept_df = pro.concept_detail(id='', fields='concept_name,ts_code')
name_df = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name')
df1 = pd.merge(name_df, concept_df[concept_df['concept_name'].str.contains('元宇宙')], on='ts_code')
# 查询挂买一量大于卖一量的股票
market_df = pro.market_detail(symbol='', trade_date='20220322')
df2 = market_df[(market_df['bid_vol'] > market_df['ask_vol'])]
df2 = pd.merge(df2, df1[['ts_code']], on='ts_code')
# 查询振幅大于1%的股票
daily_df = pro.daily(ts_code='', start_date='20220322', end_date='20220322', fields='ts_code,open,high,low')
daily_df = daily_df[(abs((daily_df['high'] - daily_df['low']) / daily_df['open']) > 0.01)]
df2 = pd.merge(df2, daily_df[['ts_code']], on='ts_code')
# 查询RSI指标
rsi_df = pro.index_daily(ts_code='000300.SH', trade_date='20220322', fields='rsi6')
rsi_df = rsi_df[(rsi_df['rsi6'] < 65)]
df2 = pd.merge(df2, rsi_df, on='ts_code')
return df2['ts_code']
## 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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