问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、大单净量排行、机器人概念且流通市值小于100亿。该选股策略主要是基于技术面和基本面来选股，振幅和大单净量等指标用于筛选活跃企业，机器人概念和流通市值等指标用于筛选高成长性的企业，以寻找中长期的投资机会。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要是基于技术面和基本面来选股，并结合了机器人概念和流通市值等指标，以筛选出有中长期价值的股票。振幅和大单净量等指标可用于筛选活跃企业，机器人概念和流通市值等指标可用于筛选高成长性的企业。该选股策略比较全面，考虑了企业的行业属性和财务状况，以寻找稳健的投资机会。
有何风险？
该选股策略存在一定的风险，可能会出现过于局限的问题，也就是说如果市场处于下跌或者盘整状态，该策略可能无法及时调整和适应市场变化，从而导致收益下滑。另外，机器人概念和流通市值等的划分可能会出现偏差或个别特殊情况，也会影响选股的准确性。
如何优化？
在策略优化上，可以尝试加入其他的技术指标和基本面因素来提高选股准确率和稳定性，同时动态地调整选股条件和指标权重，以适应市场变化和个人需求。另外，可以从行业和地区等多维度出发，进一步细化指标和筛选条件，寻求优质、潜力和可持续发展的投资机会。
最终的选股逻辑
选股条件为：振幅大于1、大单净量排行、机器人概念且流通市值小于100亿。需要加入其他的技术指标和基本面因素来提高选股准确率和稳定性，并且根据市场变化和个人需求进行动态调整和优化。投资者要从行业和地区等多维度出发，进一步细化指标和筛选条件，以寻求优质、潜力和可持续发展的投资机会。
同花顺指标公式代码参考
SET SELECTED = (HIGH - LOW) / REF(CLOSE, 1) > 0.01 AND AMOUNT > 0 AND
RIGHT(TS_CODE, 6) IN ('SH600169','SH600180','SH600684','SZ300024','SZ300257','SZ300309','SZ300595',
'SZ300677','SZ300822','SH601126','SZ002338','SZ300024','SZ300035','SZ300122',
'SZ300156','SZ300200','SZ300347','SZ300000','SZ002235','SZ002963','SZ002400',
'SZ002405','SZ002459','SZ002594','SZ002818','SZ300024','SZ300024','SZ300024',
'SZ300024','SZ300024','SZ300024','SZ300024','SZ300024') AND
CIRC_MKT_CAP < 100000
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks(length):
ts.set_token('your token')
pro = ts.pro_api()
# 获取股票数据
stock_data = pro.stock_basic(list_status='L', exchange='SSE', fields='ts_code,symbol,name,industry,list_date,mv')
current_date = '20220308'
# 筛选符合条件的股票
selected_stocks = []
for index, row in stock_data.iterrows():
code = row['ts_code']
info = {}
info['code'] = code
info['name'] = row['name']
# 获取技术指标和基本面
tech_data = pro.query('daily_basic', ts_code=code, trade_date=current_date, fields='turnover_rate, amount, close')
if len(tech_data) > 0 and tech_data.iloc[0]['amount'] > 10 ** 9:
price_data = pro.daily(ts_code=code, start_date='20200101', end_date=current_date, fields='open,high,low,close')
if not price_data.empty:
# 判断是否符合条件
cond1 = (price_data.iloc[-1]['high'] - price_data.iloc[-1]['low']) / price_data.iloc[-2]['close'] > 0.01
cond2 = tech_data.iloc[0]['turnover_rate'] > 3
cond3 = '机器人' in row['industry']
cond4 = row['mv'] < 10 ** 9
if cond1 and cond2 and cond3 and cond4:
selected_stocks.append(info)
if len(selected_stocks) >= length:
break
return selected_stocks
致辞
本次问答为问财量化选股策略逻辑的第二十六篇，该选股策略主要基于技术面和基本面来选股，同时结合了机器人概念和流通市值等指标，以筛选出有中长期价值的股票。需要投资者根据市场变化和个人需求进行动态调整和优化，同时进行数据回测等方法来验证策略的可行性和稳定性。
## 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。
