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，今日增仓占比>5%。
选股逻辑分析
该选股策略在前面的选股逻辑上加入了今日增仓占比的条件，目的是找到市场热点中的机器人概念股票。通过设置今日增仓占比的条件，可以确定市场的热点股票并更好地收益。但是，过高的增仓占比可能也意味着超高的风险。
有何风险？
本选股策略的风险主要有以下几个方面：
- 今日增仓占比设置过高可能导致持仓风险过大；
- 如果市场热点迅速变化，选中的机器人概念股票可能落后于该市场热点；
- 该策略并未针对机器人概念股票的基本面进行考虑。
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：
- 设置合理的今日增仓占比范围，减小持仓风险；
- 增加基本面分析和市场走势分析，制定更为全面的投资策略；
- 针对机器人概念股票的行业特点，制定更为细致的选股策略；
- 加强风险控制的意识，例如实现止损等风控策略。
最终的选股逻辑
为了综合考虑基本面和市场走势等因素，可以将选股策略完善如下：
- 振幅大于1，流通市值小于100亿，机器人概念的股票；
- 最近增仓占比在5%以上，为市场热点股票；
- 增加基本面分析、市场走势分析和风控措施等，以获得更为全面的投资策略。
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;
// 最近增仓占比
D0 = (RECENTLY_ADD_QUOTA / AVE_HLD_QTY) > 0.05;
// 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
# 计算最近增仓占比
df['recently_add_ratio'] = df['recently_add_quota'] / df['average_holding_qty']
# 判断最近增仓占比是否符合条件
df['recently_add_condition'] = df['recently_add_ratio'] > 0.05
# 综合判断各种条件
exc_stocks = df[df['amplitude_condition'] & df['concept_condition'] &
df['capitalization_condition'] & df['recently_add_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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
