问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，大单净量排行，元宇宙。该选股策略主要是选择短期内出现振幅较大、大单净量排名较高，且具有元宇宙概念的个股，适用于短线操作和科技行业。
选股逻辑分析
该选股逻辑依然是基于技术面指标进行选股。选股的核心是振幅大于1、大单净量排行，加入了元宇宙概念，寻找到具有科技含量的股票，适用于短线操作和科技行业。但是，选股过程中可能忽略基本面、风险等因素，存在盲目性。
有何风险？
该选股策略同样存在一定的风险。选股基于技术面指标，容易出现误判和漏判的情况，加上没有考虑基本面以及其他风险因素，可能会导致投资失败。此外，具有元宇宙概念的股票，作为一种热门投资概念，在市场上存在较大的波动性。
如何优化？
选股时应注意基本面分析，如财务指标等，加强风险控制，制定合理的投资计划和策略。可以加入其他指标，如成交量、KD指标、布林带等，综合考虑市场行情、基本面、技术面等因素。另外，监控市场热点、政策变化等因素，及时调整投资策略。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1，大单净量排行，元宇宙。同时，综合考虑市场行情、基本面、技术面等因素，关注具有科技含量、发展潜力的企业股票，加强风险控制，严格执行止盈止损策略，避免不必要的损失。
同花顺指标公式代码参考
# 振幅大于1
SELECT1 = (HIGH - LOW) / HIGH > 0.01
# 大单净量排行
SELECT2 = GET_DRBQ(CODE, NAME, LAST, LASTVOL) >= 0.8
# 具有元宇宙概念
SELECT3 = ELEMENT('元宇宙')
SELECT = SELECT1 AND SELECT2 AND SELECT3
SORT_BY = '成交额'
SORT_ASCEND = False
以上为计算选股逻辑的同花顺指标公式。需要根据实际情况进行调整，以得到更加准确的选股结果。
Python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
# 获取tushare连接
ts.set_token('Your Token')
pro = ts.pro_api()
# 获取股票数据
stock_data = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20220101', end_date='20220301')
# 进行选股
selected_stocks = []
for idx, row in stock_data.iterrows():
# 判断振幅大于1、大单净量排行、是否具有元宇宙概念
if (row['high'] - row['low']) / row['high'] <= 0.01 or \
GET_DRBQ(row['ts_code'], row['name'], row['close'], row['vol'] < 0.8 or \
not ELEMENT('元宇宙', row['ts_code']):
continue
if row['amount'] == 0 or row['close'] == 0:
continue
# 根据筛选条件选取标的
selected_data = {}
selected_data['ts_code'] = row['ts_code']
selected_data['stock_name'] = row['name']
selected_data['stock_price'] = row['close']
selected_data['circ_market_cap'] = row['circ_mv']
# 可添加其他指标
selected_stocks.append(selected_data)
# 按成交额从高到低排序
selected_stocks_sorted = sorted(selected_stocks, key=lambda x: x['vol'], reverse=True)
return selected_stocks_sorted
以上为Python代码实现，选股逻辑为：振幅大于1，大单净量排行，元宇宙。可根据实际需求进行修改，加入其他指标、基本面因素等因素综合判断，以及风险控制措施等。
## 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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