问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：元宇宙行业、量比大于1.5、量比小于6、北京A股除外的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要通过元宇宙板块选出了交投活跃且热门的股票，并通过剔除北京A股，将范围缩小到一定程度。
有何风险？
该选股策略虽然提高了选股精度，但对市场变化适应性有所限制，未对其他基本面指标进行考虑，仍存在一定风险。
如何优化？
可以考虑增加更多的筛选条件，如市值、财务表现、经营状况等，以提高选股精度并降低风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙行业、量比大于1.5、量比小于6、北京A股除外、市值100亿以内。
同花顺指标公式代码参考
通达信代码：
SELECT CODE FROM XX WHERE HY = 'C010103' AND VOLUME_RATIO > 1.5 AND VOLUME_RATIO < 6 AND PROVINCE NOT IN ('北京') AND CIRCULATION_MARKET_VALUE / 100000000 <= 100;
python代码参考
import tushare as ts
def get_stock_data():
gg_stocks = ts.get_zz500s()
gg_stocks = gg_stocks[gg_stocks['industry'] == '元宇宙']
# 剔除北京A股
df_1 = ts.get_stock_basics()
df_1 = df_1[df_1['province'] != '北京']
# 获取符合市值要求的股票
df_1 = df_1[df_1['code'].isin(gg_stocks['code'])]
df_1 = df_1[(df_1['outstanding'] * df_1['price'] / 100000000 <= 100)]
# 合并数据，返回结果
res = pd.merge(df_1[['name', 'outstanding', 'industry', 'code', 'province', 'circulating_market_cap']], df_2[['code', 'roe', 'net_profits', 'vol', 'peg']], on='code', how='inner')
res = res.rename(columns={'circulating_market_cap': '市值', 'roe': 'ROE', 'net_profits': '净利润', 'vol': '量比', 'peg': 'PEG'})
return res
print(get_stock_data())
## 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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