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,收益＞0。
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，并且股票的收益为正数。该策略主要侧重于股票的基本面和市场行情，筛选出一些具有优秀基本面和良好市场行情的股票，具有一定的可操作性。但该策略也可能忽略了一些股票的技术面因素等其他因素，存在一定风险。
有何风险？
该策略主要侧重于股票的基本面和市场行情，但忽略了其他因素，例如技术指标和强势股等，可能导致选出的股票在股票市场走势变化后性能下降。另外，股票收益率容易受突发事件等非市场因素影响，容易产生缺乏稳定性的选股结果。
如何优化？
可以考虑综合考虑更多的选股因素，例如股票的市盈率、市净率、收益增长率等重要基本面指标。或者添加技术指标等进行筛选，例如RSI、CCI等技术指标。此外，需要考虑到收益的长期稳定性，而非短期波动性，选取具有持续稳定性的收益股票。
最终的选股逻辑
选股逻辑：元宇宙，流通市值大于100亿元，3年复合收益率＞5%。
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 ((股票三年复合收益率)>5)
自定义指标代码：
指标名称：股票三年复合收益率
公式：CAGR(CLOSE,1095) AS 股票三年复合收益率
用法：CAGR(CLOSE,1095)
Python代码参考
以下是利用Python进行选股的代码片段：
import akshare as ak
import datetime as dt
# 获取元宇宙板块股票列表
block_stocks = ak.stock_sector_spot()
# 计算3年复合收益率大于5%的股票
selected_stocks = []
for stock_code in block_stocks:
daily_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock_code, adjust="hfq")
if daily_df is not None:
if len(daily_df) >= 1095:
start_date = (dt.datetime.now() - dt.timedelta(days=1095)).strftime('%Y-%m-%d')
end_date = dt.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
start_price = daily_df.loc[daily_df['日期'] == start_date, '收盘']
end_price = daily_df.loc[daily_df['日期'] == end_date, '收盘']
cagr = (end_price/start_price)**(365/1095) - 1
if cagr > 0.05 and stock_code not in selected_stocks:
selected_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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
