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，企业性质。
选股逻辑分析
该选股策略在基础选股条件基础上，加入企业性质的条件，旨在选取符合特定行业或产业方向的标的股票。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 符合行业或产业方向的股票风险较大，可能存在未来产业发展不确定性、政策风险等问题；
- 选取企业性质可能存在主观性，可能会掉入热门概念板块或投机炒作的陷阱；
- 企业性质不一定关联企业业绩表现，可能会忽略掉某些优质股票。
如何优化？
为减少风险，可以从以下几个方面进行改进：
- 可以加入根据股票和行业基本面指标进行筛选，如财务状况、盈利能力、成长性等；
- 结合其他的指标或策略进行辅助选股，如价值投资、长线持有等条件；
- 合理把握市场热点，避免盲目追涨杀跌；
- 设立合理的止损点位和获利点位，降低交易风险。
最终的选股逻辑
综上，最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1、机器人概念、流通市值小于100亿；
- 选取符合特定行业或产业方向的股票；
- 综合考虑个股基本面和技术面因素，进行筛选。
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 < 100000000;
// 企业性质
D1 = ENTERPRISE_NATURE IN ('***');
// 合并条件
IF(A1 AND B1 AND C1 AND D1, 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
stock_data = get_stock_data()
fin_data = get_fin_data()
# 判断振幅是否符合条件
stock_data['amplitude'] = (stock_data['high'] - stock_data['low']) / stock_data['low']
stock_data['amplitude_condition'] = stock_data['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'])
stock_data['concept_condition'] = stock_data['code'].isin(concept_stocks)
# 判断流通市值是否符合条件
stock_data['capitalization_condition'] = stock_data['market_cap'] < 100000000
# 判断企业性质是否符合条件
stock_data['enterprise_condition'] = stock_data['enterprise_nature'] in ('***')
# 合并条件
df = pd.concat([stock_data['amplitude_condition'], stock_data['concept_condition'], stock_data['capitalization_condition'], stock_data['enterprise_condition']], axis=1)
exc_stocks = df[df.all(axis=1)]
# 对选中的个股进行进一步筛选
# ...
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和优化。
## 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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