问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1, 反包, 元宇宙。
选股逻辑分析
该选股逻辑除了继续沿用技术面指标的筛选方法，还加入了对于元宇宙概念的考虑，筛选出在元宇宙市场上具备较强潜力的股票。选股策略相对于普通选股策略来说更为前瞻性，能够更好地过滤噪声，具有一定的可操作性。
有何风险？
该选股逻辑相对于前期的选股逻辑多了元宇宙的考虑，也因此加大了操作难度，对投资者的基本功要求更高，同时，元宇宙这一概念在实际应用中依然存在较大的不确定性和风险。
如何优化？
可以在原有的基础上进一步优化选股算法，加入更多的金融数据和行业信息，以及经济大环境等基本面指标，综合考虑进行选股。同时在对于元宇宙的筛选中，需要考虑更为细致的分析方法，例如通过区块链和技术创新等维度加以评估。
最终的选股逻辑
基于以上分析，我们提出改进后的股票筛选逻辑：
- 振幅大于1；
- 反包出现；
- 具备元宇宙属性。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信指标的公式代码示例：
F01:HIGH / LOW - 1 > 0.01; // 振幅大于1
F02:NOT(SIGN(CLOSE-REF(CLOSE, 1)) == SIGN(REF(CLOSE, 1) - REF(CLOSE, 2))); // 反包
F03:具备元宇宙属性;
FILTER:F01 AND F02 AND F03;
SYMBOL_SORT("热度", SORT_DESCEND);
SELECT(IF(F04, 1, 0), "诊股"); // 输出文本信息：选股
python代码参考
以下是用 Python 实现该策略的选股逻辑：
def stock_filter(dv, symbol):
# 获取股票数据
high = dv.get_ts("high", symbol=symbol)
low = dv.get_ts("low", symbol=symbol)
close = dv.get_ts("close", symbol=symbol)
# 计算反包指标
close_shifted = close.shift(1)
close_lagged = close.shift(-2)
reverse_signal = (close > close_shifted) & (close_shifted < close_lagged)
# 计算元宇宙指标
has_meta_universe_property = check_meta_universe_property(symbol)
# 选股
selected_stocks = (high / low - 1 > 0.01) & reverse_signal & has_meta_universe_property
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks].sort_values(by="heat_rank", ascending=False)
return selected_stocks.index.tolist()
该示例代码使用了 Python 的Pandas DataFrame库计算选股逻辑，并结合元宇宙属性进行筛选，需要基于大量的数据进行计算、筛选，同时加入了具体的技术指标参数，例如反包指标等，以期获得更加准确的选股结果。
## 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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