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,周线macd在零轴之上。
选股逻辑分析
该选股策略要求股票符合元宇宙板块，且流通市值大于100亿元，且周线macd在零轴之上。macd指标是一种常见的技术分析指标，可以在股票价格走势中发现潜在买入或卖出的信号，该策略可用于挖掘大趋势成长股。
有何风险？
该选股策略基于技术面指标筛选股票，有一定的风险，因为技术面指标具有主观性和局限性，不能适应市场变化。同时，该策略依赖于历史数据，未来股市表现不一定符合策略预期。
如何优化？
在优化方面，可以借鉴主观与客观相结合的方法，除了加强技术面分析，还应该加入基本面因素（如公司业绩、市场趋势等），形成更加全面的风险控制策略。此外，应该提高趋势判断和止损止盈的准确性，防止损失过大，提高稳定性。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙,流通市值大于100亿元,周线macd在零轴之上。
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 REF(MACD(12,26,9),1)>0
AND MACD(12,26,9)>0;
自定义指标代码：MACD;
注：同花顺中的 MACD 指标即为常见的指数平滑移动平均线的差值。依据该指标，如果该指标位于零线之上，并且呈现密集金叉的态势，可以判断出股票未来走势较为乐观。
Python代码参考
以下是获取符合该要求股票的Python代码片段：
import QUANTAXIS as QA
# 获取元宇宙板块及流通市值超过100亿元且周线MACD在零轴之上的标的
df = QA.QA_fetch_stock_block_adv().get_code_filtered('元宇宙')
df = df[df['c_market_cap'] > 1000000000]
df = QA.QA_fetch_stock_week_adv(list(df.index), '2022-01-07', '2022-01-07')
condition1 = QA.QA_indicator_MACD(df, 12, 26, 9)['MACD'].iloc[-1] > 0
condition2 = QA.QA_indicator_MACD(df, 12, 26, 9)['MACDsignal'].iloc[-1] > 0
condition3 = QA.QA_indicator_MACD(df, 12, 26, 9)['MACD'].iloc[-2] < QA.QA_indicator_MACD(df, 12, 26, 9)['MACDsignal'].iloc[-2]
if condition1 and condition2 and condition3:
print(df)
注：以上代码中，使用的是 QuantAxis 库中的数据获取和计算函数。其中选股策略是基于元宇宙板块、流通市值以及周线MACD在零轴之上的筛选，以供参考。实际应用中应根据实际需求进行适当调整。
## 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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