问财量化选股策略逻辑
本选股策略选择振幅大于1、昨日成交额大于6千万、机器人概念且流通市值小于100亿的股票为选取对象。
选股逻辑分析
振幅大于1、昨日成交额大于6千万是为了筛选出短期波动较大的营收较好的股票，以获得更快的利润。机器人概念是为了筛选出未来有可能受到政策和市场推波助澜的相关概念类股票，而流通市值小于100亿也可以筛选出中小创新型股票，这些股票未来有望成长为偏大盘蓝筹股，就投资角度而言，价值得关注。
有何风险？
同样是由于短期内价格波动的不确定性，存在追涨杀跌的风险。同时，机器人概念及流通市值小于100亿这两个条件可能会剔除一些真正优质的企业，而过度依赖这些指标进行选股，可能会带来风险。
如何优化？
可以加入更多的基本面因素，例如股息率、市销率等用于筛选稳健的企业。同时可以通过其他渠道获取企业财务数据进行验证，例如公开的财务报表及第三方评级机构的数据。还可以考虑加入量价分析等技术指标作为选股条件。
最终的选股逻辑
将本选股策略的最终逻辑定为筛选振幅大于1、昨日成交额大于6千万、机器人概念且流通市值小于100亿的股票为选取对象。
同花顺指标公式代码参考
// 筛选条件1：振幅大于1
amplitude = (HIGH - LOW) / OPEN
amplitude_bool = amplitude > 0.01
// 筛选条件2：昨日成交额大于6千万
last_day_vol_bool = VOLUME > 60000000
// 筛选条件3：机器人概念
robot_bool = HAS("机器人")
// 筛选条件4：流通市值小于100亿
circulating_market_value = CIRCULATING_MARKET_VALUE
circulating_market_value_bool = circulating_market_value < 1000000000
// 合并筛选条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & robot_bool & circulating_market_value_bool
// 输出结果
result
python代码参考
import tushare as ts
# 筛选条件1：振幅大于1
now_data = ts.get_today_all()
amplitude = (now_data['high'] - now_data['low']) / now_data['open']
amplitude_bool = amplitude > 0.01
# 筛选条件2：昨日成交额大于6千万
last_day_vol_bool = now_data['volume'] > 60000000
# 筛选条件3：机器人概念
now_concept_data = ts.get_concept_classified()
robot_bool = now_concept_data['name'].str.contains('机器人')
# 筛选条件4：流通市值小于100亿
circulating_market_value_bool = now_data['c_marketvalue'] < 1000000000
# 合并筛选条件
result = amplitude_bool & last_day_vol_bool & robot_bool & circulating_market_value_bool
# 筛选结果
final_result = now_data.loc[result]
# 输出结果
print(final_result)
## 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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