问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,100亿市值以内的无亏损企业,机器人概念且流通市值小于100亿.
选股逻辑分析
该选股逻辑充分考虑了技术分析、基本面分析、行业分析等多方面因素。振幅和市值分析符合技术分析的思路，选择无亏损企业符合基本面分析的要求；机器人概念和流通市值的限制则对行业特性和股票流动性进行了考虑。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下潜在风险：
- 过分关注技术面和行业特性，而忽略了基本面因素；
- 过度追逐热点概念，而忽略了股票的长期投资价值；
- 缺乏量化评估体系，难以优化和改进。
如何优化？
为了优化该选股逻辑，可以考虑以下方面进行改进：
- 增加其他市场因素的考量，如市场流动性、板块走势等；
- 建立更为全面的行业分析体系，避免过分关注热点行业；
- 建立较为完整的量化选股体系，包括基础数据指标和非经济数据指标进行综合评估；
最终的选股逻辑
经过改进后的选股逻辑如下：
- 振幅大于1%;
- 100亿市值以内的企业；
- 最近四个季度净利润均为正数；
- 机器人概念股；
- 流通市值小于100亿；
- 添加其他市场因素进行整个市场的综合考量，并控制风险。
同花顺指标公式代码参考
该选股逻辑的同花顺指标公式如下：
SELECT (HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1) > 0.01 AND CAPITALIZATION <= 100 AND AVERAGE(NET_PROFIT)>0 AND IN_LIST("概念板块","机器人概念",1) AND CIRCULATION_MARKET_VALUE < 10000000000;
python代码参考
该选股逻辑的python代码如下：
def robot_picker(context):
# 振幅大于1%
narrow_stocks = context.narrow_stocks[((context.narrow_stocks.high/context.narrow_stocks.low)-1) > 0.01]
# 100亿市值以内的企业
small_cap = narrow_stocks[narrow_stocks.capitalization <= 10000000000]
# 最近四个季度净利润均为正数
profitable = small_cap[small_cap.net_profit > 0]
# 机器人概念股
robot_concept = profitable[profitable.concept.str.contains('机器人概念') == True]
# 流通市值小于100亿
low_circulation_value = robot_concept[robot_concept.circulation_market_value < 10000000000]
return low_circulation_value.index.tolist()
## 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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