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，DEA上涨。
选股逻辑分析
该选股策略主要通过振幅、机器人概念和流通市值等基本面指标，加上技术面指标中的DEA上涨来选出具备较强想涨动能的股票。选股逻辑在考虑了技术面的同时也综合考虑了基本面。
有何风险？
该选股策略存在以下几方面的风险：
- 对于DEA上涨这一可以受市场价格波动影响的技术指标，选股策略过于依赖该指标可能存在一定的风险；
- 财务数据的准确性和可靠性存在一定风险；
- 机器人概念股票的涨幅需要符合市场预期。
如何优化？
为了降低选股策略的风险和提高选股准确性，可以从以下几个方面进行改进：
- 加入更具可靠性的财务指标，如净利润和市盈率等；
- 结合行业特点制定更加符合该行业的选股指标；
- 采用多种技术指标的结合筛选，避免单一指标的盲目追求。
最终的选股逻辑
为了综合考虑基本面和技术面指标，可以完善选股策略如下：
- 振幅大于1，流通市值小于100亿，机器人概念股票；
- 技术指标为DEA上涨；
- 加入符合行业特点的财务指标，如市盈率、净利润等；
- 选股池过筛后，结合其他技术和财务指标进行综合考虑。
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;
// DEA上涨
D0 = REF(MACD()[1], 1, 1) < MACD()[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
# 计算MACD
df['diff'], df['dea'], df['macd'] = MACD(df['close'])
# 判断DEA是否上涨
df['dea_up_condition'] = df['dea'].shift(1) < df['dea']
# 判断财务条件是否符合
df['pe_condition'] = df['pe_ttm'] < 50
# 综合判断各种条件
exc_stocks = df[df['amplitude_condition'] & df['concept_condition'] &
df['capitalization_condition'] & df['dea_up_condition'] &
df['pe_condition']].sort_values(by='market_value', ascending=False).iloc[:context.holding_num]
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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