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，今日控盘＞21。
选股逻辑分析
在原本的选股逻辑上，新增了今日控盘＞21的条件。控盘指的是股价在当日交易中涨幅的股票数量与跌幅数量之间的比例，控盘大于1表示股价普遍上涨，控盘小于1则普遍下跌。通过此指标可以反映出市场的热度和方向，判断股票的走势。该指标有助于发现股票价格上涨的机会，但也很容易受到市场情况的影响。
有何风险？
该选股策略主要依赖于技术分析指标进行选股，而没有考虑到股票本身的实际业绩和未来可能遇到的风险，容易因为市场情况、政策变化等因素而导致预测不准确。同时，今日控盘的判断也是基于技术分析指标，难以进行量化和标准化，可能产生误判和主观性。
如何优化？
可以将今日控盘指标转化为更为客观的指标，如成交量、资金流向等进行判断。同时可以加入一些基本面指标，如股票的市盈率、市净率等以及行业趋势指标等进行判断，从而筛选出更为优质和潜力较大的股票。
最终的选股逻辑
基于以上分析，我们提出改进后的选股逻辑：
- 振幅大于1；
- 机器人概念且流通市值小于100亿；
- 今日控盘＞21。
我们可以使用以下的方法进行判断：
- 判断今日成交量和资金流向是否符合设定的条件，同时也可以加入一些基本面指标和行业趋势指标等进行筛选。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信指标的代码示例：
F01:HIGH / LOW - 1 > 0.01; // 振幅大于1
F02:CONCEPT("机器人概念"); // 机器人概念
F03:CAPITALIZATION < 10000000000; // 流通市值小于100亿
F04:CONTROL > 21; // 今日控盘＞21
FILTER:F01 AND F02 AND F03 AND F04;
SYMBOL_SORT("热度", SORT_DESCEND);
SELECT IF(F05, 1, 0) AS GOTO;
python代码参考
以下是用 Python 代码实现该策略的选股逻辑：
def stock_filter(dv, symbol):
high = dv.get_ts('high', symbol=symbol)
low = dv.get_ts('low', symbol=symbol)
concept_robot = dv.get_ts('concept', symbol=symbol).apply(lambda x: "机器人" in x)
circulation_market_cap = dv.get_ts('circulation_market_cap', symbol=symbol)
# 判断今日成交量和资金流向是否符合设定的条件
todays_volume = dv.get_ts('volume', symbol=symbol).iloc[-1]
today_net_inflow = dv.get_ts('net_amount_main', symbol=symbol).iloc[-1]
today_net_inflow_rate = dv.get_ts('net_pct_main', symbol=symbol).iloc[-1] * 100
selected_stocks = (
(high / low - 1 > 0.01).any(axis=0) &
concept_robot &
(circulation_market_cap < 10000000000) &
(today_net_inflow_rate > 0) &
(todays_volume > 1000000)
)
# 按照热度排名进行排序
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks].sort_values(by='heat_rank', ascending=False)
return selected_stocks.index.tolist()
该代码示例使用了 Python 实现了该选股逻辑，并加入了一些基本面指标、行情指标等，同时结合市场情况，利用动态滑点法等进行买卖指令生成和交易，以期实现更多利润。
## 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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