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，且当日KDJ指标（K值）上涨。
选股逻辑分析
该选股策略以技术面指标振幅和KDJ指标为依据，加入了基本面指标机器人概念和流通市值的考虑，以此选出符合条件的股票。
有何风险？
该选股策略存在以下几方面风险：
- KDJ指标单独作为选股依据可能存在较大不确定性，需结合其他技术指标进行综合分析；
- 挑选流通市值小于100亿的股票，有可能包含不稳定性高、市值波动大等风险股票；
- 机器人概念的定义可能存在主观性，选股结果可能不够准确可靠。
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：
- 在选股过程中结合其他技术指标如MACD等，形成综合判断；
- 在考虑流通市值因素时，要结合其他基本面指标综合评估股票风险，降低不稳定性高的风险股票的选择概率；
- 对机器人概念的定义加以明确，减少主观性对结果的影响。
最终的选股逻辑
为了综合考虑技术面和基本面等因素，可以完善选择逻辑如下：
- 振幅大于1，市值小于100亿，机器人概念的股票；
- KDJ指标（K值）当日上涨；
- 结合其他技术分析指标和图形指标等，对股票的涨跌动量和趋势特征加以综合评估。
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;
// KDJ（K值）当日上涨
D0 = KDJ(K, 1, 3, 3) > REF(KDJ(K, 1, 3, 3), 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KDJ指标
df['kdj_k'] = talib.KDJ(df['high'], df['low'], df['close'], fastk_period=1, slowk_period=3, slowd_period=3)[0]
# 判断当日KDJ（K值）是否上涨
df['kdj_condition'] = df['kdj_k'] > df.shift(1)['kdj_k']
# 最终综合条件判断
exc_stocks = df[df['amplitude_condition'] & df['concept_condition'] & df['capitalization_condition'] & df['kdj_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？
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