问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，机器人概念且流通市值小于100亿，20日均线大于120日均线。
选股逻辑分析
该选股策略在基础选股条件基础上，加入了技术面的指标，旨在选取相对趋势向上的标的股票。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 过度关注技术面指标，可能忽略了某些基本面的影响；
- 选股策略缺乏一定的风险控制措施，可能会面临较大的单一标的亏损风险；
- 选股条件过于苛刻，可能会过滤掉一些适合投资的标的。
如何优化？
为了降低风险，可以从以下几个方面进行改进：
- 加入一些基本面的指标和分析手段，进行补充和辅助；
- 结合资金管理原则，为选股策略制定一定的风险控制措施；
- 适当放宽选股条件，以规避由于选股条件过于苛刻而带来的风险。
最终的选股逻辑
综上，最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1，机器人概念且流通市值小于100亿；
- 20日均线大于120日均线。
同花顺指标公式代码参考
为了实现选股逻辑，可以结合同花顺提供的指标公式，如下：
// 振幅
A1 = ((H - L) / L) > 0.01;
// 机器人概念
B1 = CONCEPT IN ("智能机器人");
// 流通市值小于100亿
C1 = CAPITALIZATION < 100000000;
// 20日均线大于120日均线
D1 = CLOSE > MA(CLOSE, 20) AND MA(CLOSE, 20) > MA(CLOSE, 120);
// 合并条件
IF(A1 AND B1 AND C1 AND D1, 1, 0)
Python代码参考
为了实现选股逻辑，可以结合Python的pandas等模块和优矿的数据API，如下：
# 获取股票数据和财务数据
stock_data = get_stock_data()
fin_data = get_fin_data()
# 判断振幅是否符合条件
stock_data['amplitude'] = (stock_data['high'] - stock_data['low']) / stock_data['low']
stock_data['amplitude_condition'] = stock_data['amplitude'] > 0.01
# 判断是否为机器人概念股票
concept_stocks = get_concept_stocks(['智能机器人'])
stock_data['concept_condition'] = stock_data['code'].isin(concept_stocks)
# 判断流通市值是否符合条件
stock_data['capitalization_condition'] = stock_data['market_cap'] < 100000000
# 判断20日均线和120日均线是否符合条件
stock_data['ma20'] = stock_data.groupby('code')['close'].rolling(20).mean().reset_index()['close']
stock_data['ma120'] = stock_data.groupby('code')['close'].rolling(120).mean().reset_index()['close']
stock_data['ma_condition'] = stock_data['close'] > stock_data['ma20'] & stock_data['ma20'] > stock_data['ma120']
# 合并选股条件
cond_data = stock_data[['code', 'amplitude_condition', 'concept_condition', 'capitalization_condition', 'ma_condition']]
cond_data['cond'] = cond_data[['amplitude_condition', 'concept_condition', 'capitalization_condition', 'ma_condition']].all(axis=1)
exc_stocks = cond_data[cond_data['cond']]
# 对选中的个股进行进一步筛选
# ...
注意事项：本回答中的选股逻辑、指标公式和Python代码仅供参考，实现过程中需要根据具体投资策略进行作出一定的调整和优化。
## 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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