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100亿,三个技术指标同时金叉。
选股逻辑分析
该选股策略通过选取振幅大，机器人概念，流通市值小于100亿，且三个技术指标同时金叉的股票进行投资。振幅大的股票通常表现较为活跃，有较大的机会获得高收益，机器人概念和流通市值小可以提高选股的精度，同时三个技术指标同时金叉是股票涨势强劲的标志。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 过度依赖技术指标，忽略了股票的基本面；
- 可能会发生股票走势突变，技术指标出现偏移，策略失效；
- 短期策略难以避免黑天鹅事件的影响。
如何优化？
为了减少风险，可以从以下几个方面进行改进：
- 采用多因子策略，同时考虑技术指标和基本面因素；
- 做好技术指标的调整和修正，及时调整投资组合；
- 设置止盈止损条件，及时调整投资组合，降低风险。
最终的选股逻辑
为了提高策略的精度和稳定性，最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1，机器人概念且流通市值小于100亿的股票；
- 三个技术指标（如MACD、KDJ、RSI等）同时金叉；
- 同时考虑技术指标和基本面因素；
- 设置止盈止损条件，降低风险。
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
A1 = ((H - L) / L) > 0.01;
// 机器人概念
B1 = CONCEPT IN ("智能机器人");
// 流通市值小于100亿
C1 = CAPITALIZATION < 1000000000;
// 技术指标1金叉
D1 = CROSS(MACDDIFF,MACDDEA);
// 技术指标2金叉
E1 = CROSS(K,D);
// 技术指标3金叉
F1 = CROSS(RSI,RSI1);
// 综合判断
IF(A1 AND B1 AND C1 AND D1 AND E1 AND F1, 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)
# 获取技术指标数据
df['MACD_diff'], df['MACD_dea'] = talib.MACD(df['close'].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
df['K'], df['D'] = talib.STOCH(df['high'].values, df['low'].values, df['close'].values, fastk_period=9, slowk_period=3, slowk_matype=0, slowd_period=3, slowd_matype=0)
df['RSI'], df['RSI1'] = talib.RSI(df['close'].values, timeperiod=12), talib.RSI(df['close'].values, timeperiod=24)
# 判断技术指标金叉
df['tech_condition'] = (df['MACD_diff'] > df['MACD_dea']) & (df['K'] > df['D']) & (df['RSI'] > df['RSI1'])
# 判断振幅是否符合条件
df['amplitude'] = (df['high'] - df['low']) / df['low']
df['amplitude_condition'] = df['amplitude'] > 0.01
# 判断是否为机器人概念股票
concept_stocks = get_concept_stocks(['智能机器人'])
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'] < 1000000000
# 合并条件
df = pd.concat([df['amplitude_condition'], df['concept_condition'], df['capitalization_condition'], df['tech_condition']], axis=1)
# 判断最终权重
exc_stocks = df[df.all(axis=1)]
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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