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100亿，七连阴的股票。
选股逻辑分析
该选股策略以技术面指标振幅为依据，加入了基本面指标机器人概念、流通市值和市场情绪指标七连阴的考虑，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的风险：
- 主板股票存在市场热度的影响，存在涨跌异常波动的风险；
- 机器人概念股票可能存在市场热度因素的影响，存在评估偏差的风险；
- 技术面指标振幅和市场情绪指标七连阴的判断，存在选股过程中的信息误差风险；
- 七连阴指标可能会受到市场因素影响产生信息滞后的风险。
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：
- 除考虑技术面的振幅，还要加入更多的技术面指标来辅助选股决策，提高选股准确性；
- 对股票的流通市值、涨幅等指标进行风险控制，降低一定程度的偏差风险；
- 基于选定的股票进行更加深入的财务、基本面和行业分析，提高选股的准确性；
- 七连阴指标需要结合其他市场情绪指标进行判断，并避免过分重视市场情绪因素，减少信息误差风险。
最终的选股逻辑
为了综合考虑技术面、基本面和市场情绪等因素，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；
- 判断股票是否存在七连阴或者其他市场情绪指标表现不佳的情况；
- 结合其他技术分析指标和图形指标，判断股票的涨跌动量和趋势特征。
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;
// 判断是否存在七连阴或其他市场情绪指标表现不佳的情况
D0 = CLOSE下 N 天内 连续下跌的天数 > 7;
// 判断是否为主板股票
E0 = BOARD IN ("主板");
// 综合判断
IF(A0 AND B0 AND C0 AND D0 AND E0, 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
# 判断市场情绪是否符合条件
df['matket_sentiment_condition'] = df['close'].rolling(window=7).apply(lambda x: x[0] > x[-1]).shift(1).fillna(value=False)
# 最终综合条件判断
exc_stocks = df[df['amplitude_condition'] & df['concept_condition'] &
df['capitalization_condition'] & df['matket_sentiment_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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