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，买一量大于卖一量。
选股逻辑分析
该选股策略主要将技术面指标振幅和价格挂单量作为选股的依据，同时也加入了基本面指标机器人概念和流通市值作为参考，以此选出具有涨势和投资价值的股票。
有何风险？
该选股策略存在以下几方面的风险：
- 市场情绪波动较大，振幅大的股票难以判断其涨势的持续性；
- 市场价格波动较大，买卖挂单可能会在短暂时间内发生变化，造成数据采集误差；
- 基本面和流通市值等经济指标无法完全反映企业实际盈利及未来走势。
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：
- 针对价格波动大，振幅变动较大的股票，可以计算其历史波动性，并考虑结合相关技术指标来判断涨势的持续性；
- 加入更加稳定的基本面指标和财务指标，如市盈率、净资产收益率等，减少基本面不稳定的因素；
- 筛选股票时，除价格挂单量外，还可以考虑其他市场情绪指标，如股价在成交量攀升的情况下的上涨概率；
- 在综合分析各种指标的同时，可以加入移动平均线等图形指标，避免单一指标影响判断。
最终的选股逻辑
为了综合考虑技术面和基本面，可以完善选择逻辑如下：
- 振幅大于1，流通市值小于100亿，机器人概念的股票；
- 买一量大于卖一量；
- 加入符号财务指标，如市盈率、净资产收益率等；
- 综合判断各种条件选取股票。
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;
// 买一量大于卖一量
D0 = ASKBIG > BIDBIG;
// 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
# 判断买一量是否大于卖一量
df['volume_condition'] = df['askbig'] > df['bidbig']
# 计算市盈率和净资产收益率等财务指标
df['pe_condition'] = df['pe_ttm'] < 30
df['roe_condition'] = df['roe_ttm'] > 10
# 综合判断各种条件
exc_stocks = df[df['amplitude_condition'] & df['concept_condition'] &
df['capitalization_condition'] & df['volume_condition'] &
df['pe_condition'] & df['roe_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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