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，MACD零轴以上。
选股逻辑分析
该选股逻辑在振幅大于1和机器人概念股票的基础上加入MACD指标。MACD是一种常用技术分析指标，它通过短期移动平均线和长期移动平均线之间的差值来展示股票价格的趋势方向。MACD零轴以上表示股票价格呈现上升趋势。
具体分析如下：
- 振幅大于1有利于选股方式的精准度；
- 选取机器人概念股票，可以关注技术行业投资机会；
- 流通市值小于100亿，可以选到一些市值相对较小的中小型公司，有利于获取高收益；
- 加入MACD指标可以更好地捕捉价格的趋势特征。
有何风险？
本选股策略的风险主要有以下几个方面：
- MACD指标具有滞后性，不能完全反映短期价格波动；
- MACD指标的有效性取决于技术分析和市场走势的准确性；
- 过度追求技术面指标和行业概念，可能会忽略基本面和市场走势的重要性。
如何优化？
为了优化选股策略，可以从以下几个方面进行改进：
- 加强基本面和市场走势的分析，制定更为全面的投资策略；
- 制定合理的风险控制策略，包括分散投资、止损等措施，避免过度追求短期收益；
- 继续关注机器人概念股票，但可以结合其他行业的投资机会，降低单一行业投资的风险。
最终的选股逻辑
为了对选股策略进行优化，可以从以下几个方面进行改进：
- 振幅大于1，流通市值小于100亿，机器人概念和MACD零轴以上的股票；
- 根据基本面和市场走势，选择符合条件的股票；
- 关注多个领域的发展趋势，降低单一行业投资的风险。
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");
//MACD零轴以上
C0 = (MACD - SIGNAL) > 0;
//流通市值小于100亿
D0 = CAPITALIZATION < 10000000;
//组合
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MACD指标
df['MACD'], df['SIGNAL'], _ = talib.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
# 判断振幅是否符合条件
df['amplitude_condition'] = (df['high'] - df['low']) / df['low'] > 0.01
# 判断是否为机器人概念股票
df['concept_condition'] = df['code'].isin(concept_stocks)
# 判断MACD是否符合条件
df['MACD_condition'] = df['MACD'] > df['SIGNAL']
# 判断流通市值是否符合条件
df['capitalization_condition'] = df['capitalization'] < 10000000
# 综合判断各种条件
exc_stocks = df[df['amplitude_condition'] & df['concept_condition'] &
df['MACD_condition'] & df['capitalization_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？
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