问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,今日控盘＞21,机器人概念且流通市值小于100亿。
选股逻辑分析
该选股逻辑通过加入机器人概念和流通市值限制的方法，进一步对选股范围加以筛选，让投资者更加关注机器人方面的投资机会子板块，同时规避了流通市值过大的投资风险。但是，该选股逻辑仍有一些存在风险和被屏蔽好个股的风险，需要进一步优化。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下潜在风险：
- 过多关注机器人子板块，可能忽略了整个市场的其他投资机会；
- 流通市值大量受到大股东的影响，而该选股逻辑没有刻意排除大股东的持股比例，可能存在大股东减持或重组等风险；
- 过分强调短期的技术指标，忽略了长期的财务因素，引发投资误判，操作风险较大。
如何优化？
为了提高选股逻辑的交易效果，我们可以进行以下优化：
- 引入更多的财务、行业数据等基本面指标，并综合分析公司的增长动力、研发实力、核心竞争力、风险状况和价值水平等；
- 设立更加灵活的投资标准，利用市场环境等情况来灵活调整选股方法，找出更具成长性和价值的股票；
- 强调风险控制，防止过分追高、过度操作，同时控制好操作仓位，减少风险，以确保操作效果。
最终的选股逻辑
经过以上的优化，我们得到以下选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 今日控盘＞21；
- 机器人概念板块；
- 流通市值小于100亿。
- 净资产收益率ROE大于15%;
- 营业收入同比增长率大于20%；
- 市盈率小于40。
同花顺指标公式代码参考
C1 = REF(ABS(AMO/REF(AMO, 1)-1), 1);
C1 = IF(C1>1, 1, C1);
C2 = CONTROL_SHares_TODAY()>0.21;
C3 = INDUSTRY().FIND("机器人") > 0;
C4 = CIR_ISSUED() < 100;
C5 = ROE(TODAY) > 15;
C6 = SALES(TODAY)/SALES(-252)*100 > 20;
C7 = PE < 40;
SELECTOR = C1*C2*C3*C4*C5*C6*C7;
RESULT = SORT_RANK(SELECTOR, ASCEND(SEARCH_RANK()));
python代码参考
C1 = np.where(np.abs(ta.AMO()/ta.AMO().shift(1)-1)>1, 1, np.abs(ta.AMO()/ta.AMO().shift(1)-1))
C1 = np.where(C1>1, 1, C1)
C2 = ta.CONTROL_SHares_TODAY()>0.21
C3 = ta.INDUSTRY().str.contains("机器人")
C4 = ta.CIR_ISSUED() < 100
C5 = ta.ROE() > 15
C6 = ta.SALES().pct_change(periods=252)*100 > 20
C7 = ta.PE() < 40
selector = C1 * C2 * C3 * C4 * C5 * C6 * C7
result = np.argsort(np.argsort(selector))
## 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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