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100亿，30日平均线向上。
选股逻辑分析
与之前的策略相比，“30日平均线向上”的指标添加了技术面上的条件，更加综合基本面和技术面因素，是一种更加全面细致的选股策略。
有何风险？
该选股方案的风险与之前策略基本相同，包括以下方面：
- 基本面指标选股难以将短期波动过滤掉；
- 技术面指标的选择与参数的设定对结果影响较大；
- 难以避免黑天鹅事件对股价的影响。
如何优化？
为了避免上述风险，可以从以下几个方面进行改进：
- 结合基本面和技术面的较长周期指标，判断股票趋势，增加投资策略的稳定性；
- 结合机器学习等技术，优化指标筛选流程，提高选股精度；
- 加强风险控制，建立止损和止盈机制，使投资风险得到充分控制。
最终的选股逻辑
为了减少风险，提高精度，可以加入更多指标进行筛选，建议优化后的选股逻辑如下：
- 振幅大于1，机器人概念且流通市值小于100亿的股票；
- 30日平均线向上；
- 结合基本面和技术面较长周期指标，确定股票趋势。
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
A0 = ((HIGH - LOW) / LOW) > 0.01;
// 机器人概念
B0 = CONCEPT IN ("智能机器人");
// 流通市值小于100亿
C0 = CAPITALIZATION < 10000000;
// 30日移动平均线
D0 = MA(CLOSE, 30) > REF(MA(CLOSE, 30), 1);
// 综合判断
IF(A0 AND B0 AND C0 AND D0, 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
df = get_data(context.trade_date, context.holding_num)
concept_stocks = get_concept_stocks(['智能机器人'])
# 计算振幅
df['amplitude'] = (df['high'] - df['low']) / df['low']
# 判断振幅是否符合条件
df['amplitude_condition'] = df['amplitude'] > 0.01
# 判断是否为机器人概念股票
df['concept_condition'] = df['code'].isin(concept_stocks)
# 判断流通市值是否符合条件
df['capitalization_condition'] = df['market_value'] < 10000000
# 判断30日均线是否向上
df['ma_30'] = df['close'].rolling(window=30).mean()
df['ma_30_condition'] = df['ma_30'] > df['ma_30'].shift(1)
# 最终综合条件判断
exc_stocks = df[df['amplitude_condition'] & df['concept_condition'] & df['capitalization_condition'] & df['ma_30_condition']]
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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