问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，按个股热度从大到小排序名，机器人概念且流通市值小于100亿。将选股逻辑作为第一个标题放入段落中。
选股逻辑分析
该选股策略的逻辑如下：
- 振幅大于1：表示该股票市场交易活跃度较高；
- 个股热度从大到小排序：表示选股的股票具有一定的市场认可度和投资价值，存在较高的投资机会；
- 机器人概念且流通市值小于100亿：机器人概念的股票可能受到政策扶持，流通市值小于100亿可以筛选出市值相对较小的潜力股票。
综合以上条件，可以选择符合条件的股票具有一定的投资价值和潜力，但同时存在一定的风险。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 机器人概念的板块可能存在一定的市场波动性，过于依赖该指标可能导致选股结果不稳定；
- 流通市值小于100亿不能完全代表公司真实价值，可能存在一定的市场误判；
- 只考虑三个指标可能忽略了股票本身的财务指标、技术面分析等多个方面的因素，存在较高的投资风险。
如何优化？
为了提高选股的准确性和降低风险，可以从以下方面进行优化：
- 在挑选机器人概念股票时，应该综合考虑其他板块的因素和趋势，减少市场波动对选股结果的影响。
- 在以流通市值为选股指标时，应该充分考虑公司的实际财务状况和持续发展前景，以更为科学的方式衡量公司价值。
- 在选股时应该全面考虑公司的市场地位、技术优势、行业前景和核心竞争力等多个方面的因素，以更全面的方式评估选股的价值和风险。
最终的选股逻辑
综合以上分析和优化，我们最终的选股逻辑为：从符合振幅大于1、按个股热度从大到小排序名、机器人概念且流通市值小于100亿的条件下，从多方面分析个股的基本面、技术面和市场因素等多个方面的情况，全面综合评估股票的投资价值和风险，以选出具有投资潜力和长期成长性的股票，并进行相应的买入操作。在买入操作时，注意市场波动并设立风险控制策略。
同花顺指标公式代码参考
该策略可引入以下指标进行辅助分析：
- 振幅指标：
振幅：
((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)) > 0.01
- 个股热度指标：
个股热度指标：
SORT_BY_DESC(stock_heat/)
- 机器人概念指标：
机器人概念指标：
concept('机器人') & (circulating_market_cap < 10000000000)
- 组合筛选条件：
筛选获得符合条件的股票：
(((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)) > 0.01) AND SORT_BY_DESC(stock_heat/) AND concept('机器人') & (circulating_market_cap < 10000000000)
python代码参考
# 振幅指标
amplitude = (high - low) / ref(close, 1)
amplitude_filter = amplitude > 0.01
# 个股热度指标
stock_heat = sort_by_desc(stock_heat)
# 机器人概念且流通市值小于100亿
robot_concept = concept('机器人')
circulating_market_cap_filter = circulating_market_cap < 10000000000
robot_filter = robot_concept & circulating_market_cap_filter
# 组合筛选条件
final_filter = amplitude_filter & stock_heat & robot_filter
# 选股
selected_stocks = get_fundamentals(query(
valuation.code, valuation.pe_ratio, valuation.pb_ratio, income.net_profit_ratio,
indicator.ma10, indicator.turnover_ratio
).filter(
valuation.pe_ratio < 20,
valuation.pb_ratio < 3,
income.net_profit_ratio > 0.1,
final_filter,
).order_by(
stock_heat.desc()
).limit(
10
), date=None)
注意：以上代码仅为参考，具体实现时需要根据实际数据情况进行适当修改。
## 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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