问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙,流通市值大于100亿元,规模2亿以上。
选股逻辑分析
该选股策略要求股票符合元宇宙板块，并且流通市值大于100亿元，规模大于2亿。这种选股策略注重股票的市场地位和市场规模，同时也考虑到公司的基本面因素。相比于一些技术面因素更加敏感的选股策略，风险相对较小。
有何风险？
规模指标可能无法全面准确地反映公司的市场地位和规模情况。此外，总市值过高的股票，因为流通性受到限制，买卖难度更大，波动风险相对较大。
如何优化？
可以引入其他基本面指标，如股息率、净利润增长率等指标，并可以适当松弛规模指标，以便在选择了一定范围的规模范围内，更好地根据其他基本面指标选择股票。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙,流通市值大于100亿元,规模1亿以上。
同花顺指标公式代码参考
以下是利用同花顺自定义指标进行筛选的代码片段：
选股公式：
板块="元宇宙"
AND 流通市值>1000000000
AND 人民币市值>100000000
自定义指标代码：
无
Python代码参考
以下是利用Python进行选股的代码片段：
import akshare as ak
# 获取深证主板股票列表
stock_zh_a_spot_df = ak.stock_zh_a_spot(青岛啤酒)
# 筛选流通市值大于100亿元的股票
stock_zh_a_spot_df = stock_zh_a_spot_df[stock_zh_a_spot_df['流通市值']>1000000000]
# 筛选总市值大于1亿的股票
stock_zh_a_spot_df = stock_zh_a_spot_df[stock_zh_a_spot_df['人民币市值']>100000000]
# 筛选元宇宙板块的股票
# 注：需要先进行板块分类，再筛选元宇宙板块的股票
# 同花顺中的板块分类代码为：“#B10”，可以按照同花顺代码和对应板块进行修改
stock_zh_a_spot_df = stock_zh_a_spot_df[stock_zh_a_spot_df['所属行业'].str.contains("元宇宙")]
# 得到最终筛选出的股票列表
selected_stocks = list(stock_zh_a_spot_df['代码'].values)
## 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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