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,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符合元宇宙板块，流通市值大于100亿元，同时还需要符合机器人概念且流通市值小于100亿。这样选股策略相较于上一个策略更加明确，关注了机器人概念且具有较小的流通市值。
有何风险？
选股逻辑排除了流通市值过大的股票，可能忽略了一些确实存在价值的公司。同时，机器人概念的范围比较广泛，有可能过于依赖于概念。
如何优化？
可以引入其他技术指标作为辅助筛选条件，如成交量等等。同时，可以调整选股标准和门槛，包括机器人概念的范围、流通市值的大小等。应该关注公司的业绩、行业和市场环境等方面，将选股策略结合起来。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙板块股票，流通市值大于100亿元，机器人概念且流通市值小于100亿的股票代码。
同花顺指标公式代码参考
暂无
Python代码参考
以下是利用Python进行选股的代码：
import akshare as ak
# 获取元宇宙板块股票（以BX开头）
bx_stocks = ak.stock_zh_a_spot_em()
bx_stocks = bx_stocks[bx_stocks['code'].str.startswith('BX')]
# 获取机器人概念股票并计算流通市值
robot_stocks = ak.stock_board_industry_cons_ths('机器人')
robot_stocks['流通市值'] = robot_stocks.apply(
lambda row: row['流通股本'] * row['昨日收盘价'] * 10000, axis=1)
# 计算符合条件的股票
final_stocks = []
for _, row in bx_stocks.iterrows():
stock_code = row['code']
if 'BJ' not in stock_code:
stock_info = ak.stock_info(stock_code)
if stock_info is not None and stock_info['circulating_market_value'][0] > 100000000 and row['name'] in robot_stocks['name'].tolist() and robot_stocks[robot_stocks['name'] == row['name']]['流通市值'].values[0] < 10000000000:
final_stocks.append(stock_code)
## 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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