问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙行业、实现收益率大于0、机器人概念且流通市值小于100亿。
选股逻辑分析
该选股策略要求股票在元宇宙行业内，实现收益率大于0，并且具有机器人概念，同时流通市值小于100亿。机器人概念是指公司业务涉及机器人领域，这是近年来的一个新兴行业，有着较大的发展空间。同时流通市值小于100亿则考虑到小市值股票经常受到资金波动的影响，也能减少一定的投资风险。
有何风险？
该选股策略忽略了一些其它重要指标和因素，如PE、PB等，可能会带来较少的优质选择。而且机器人的定义具有一定的主观性，可能会出现判断不一致的情况。同时，流通市值小于100亿的股票，由于其流通性差，可能会存在较高的买卖价差风险。
如何优化？
为了提高筛选到的股票准确度，可以加入更多的指标和筛选条件，如市盈率、市净率等，同时对机器人概念进行更加准确的定义，避免主观判断的偏差。对于流通市值小于100亿的股票，可以通过继续筛选其它指标来减小一些买卖价差的风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙行业、实现收益率大于0、机器人概念且流通市值小于100亿。
同花顺指标公式代码参考
元宇宙行业板块代码：CATEGORY='SW1_zxx'
流通市值小于100亿：CIRC_MV < 10000000
机器人概念板块代码：INDUSTRY == '机器人'
实现收益率大于0：CLOSE/REF(CLOSE,1)>1
综合条件选股：
CATEGORY=='SW1_zxx' AND (CLOSE/REF(CLOSE,1)>1) AND (CIRC_MV < 10000000) AND (INDUSTRY == '机器人')
python代码参考
import tushare as ts
def get_robot_ind(stocks):
"""
获取机器人概念板块的股票
"""
robot_ind = ts.get_industry_classified()
robot_ind = robot_ind[robot_ind['c_name'].str.contains('机器人')]
robot_stocks = set(robot_ind['code'].unique())
return [stock for stock in stocks if stock in robot_stocks]
gg_stocks = ts.get_zz500s()
gg_stocks = gg_stocks[gg_stocks['industry'] == '元宇宙']
selected_stocks = []
# 循环遍历符合元宇宙行业的股票，选出符合条件的股票
for stock in gg_stocks['code']:
# 判断股票是否停牌等
...
# 判断是否符合机器人概念板块条件
if stock not in get_robot_ind(ts.get_stock_basics().index.tolist()):
continue
# 判断是否符合流通市值小于100亿的条件
if ts.get_stock_basics().loc[stock]['circulating_a'] > 10000000:
continue
# 判断是否符合收益率条件
if ts.get_k_data(stock, end='yesterday')['close'][-1] / ts.get_k_data(stock, end='2 days ago')['close'][-1] <= 1:
continue
# 判断是否符合其他指标条件
# ...
display_name = ts.get_stock_basics().loc[stock]['name']
selected_stocks.append((stock, display_name, ts.get_realtime_quotes(stock)['price'].iloc[0]))
# 输出名称
selected_stocks = [x[1] for x in selected_stocks]
## 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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