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,PE>0。
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，且市盈率为正。市盈率是衡量股票价格和盈利的关系，反映了企业的盈利能力和市场对其未来增长的预期。该选股策略主要是找到有起色的、估值合理的标的，结合市场热点进行投资。
有何风险？
该选股策略在寻找有起色的标的时，存在较高的误判机会。如果股票市盈率为正，但企业盈利能力不足以支撑股价的上涨，策略会出现误判，导致选出的标的表现不佳。另外，该选股策略忽略了股票的技术面因素，而仅关注基本面，存在风险。
如何优化？
在优化方面，可以引入技术面因素，如均线系统、K线形态等作为选股指标，综合判断股票的走势情况，降低误判机会。此外，可以引入更多基本面指标，如市净率、PEG等，全面、多角度考量选股。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙,流通市值大于100亿元,PE>0。
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 市盈率>0;
自定义指标代码：
无
注：同花顺中的市盈率指标为 PE。
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、流通市值超过100亿元、市盈率为正的标的
df = QA.QA_fetch_stock_block_adv().get_code_filtered('元宇宙')
df = df[df['c_market_cap'] > 1000000000]
df_finance = QA.QA_fetch_financial_report_adv(list(df.index), end='2022-06-30')
df_pe = df_finance.loc[(slice(None), 'pe'), :]
# 筛选符合条件的标的
df_res = df[df.index.isin(df_pe[df_pe > 0].index)]
print(df_res)
注：以上代码中，首先是通过 QuantAxis 库获取符合条件的股票，然后获取这些股票的市盈率值，筛选符合条件的标的。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
