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，元宇宙。
选股逻辑分析
该选股逻辑在机器人概念股票的基础上，加入了元宇宙这一新兴概念。具体分析如下：
- 振幅大于1有利于选股方式的精准度；
- 选取机器人概念股票，可以关注技术行业投资机会；
- 流通市值小于100亿，可以选到一些市值相对较小的中小型公司，有利于获取高收益；
- 元宇宙是未来的发展趋势，可以关注相关股票的投资机会；
- 结合机器人概念和元宇宙股票，可以获取新兴技术行业的长期稳定投资收益。
有何风险？
本选股策略的风险主要有以下几个方面：
- 风险相对较高，因为元宇宙仍处于起步阶段，未来的发展面临不确定性；
- 市场整体的情绪变化可能会产生较大的波动，增加投资风险；
- 过度追求技术面指标和行业概念，可能会忽略股票的基本面和市场走势。
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：
- 加强股票的基本面和市场走势的分析，制定更为全面的投资策略；
- 制定合理的风险控制策略，包括分散投资、止损等措施，避免过度追求短期收益；
- 关注多个领域的发展趋势，降低单一行业投资的风险。
最终的选股逻辑
为了避免过分追求技术面和行业概念，可以从以下几个方面进行改进：
- 振幅大于1，流通市值100亿以下，机器人概念和元宇宙股票；
- 根据基本面和市场走势，选择符合条件的股票；
- 关注多个领域的发展趋势，降低单一行业投资的风险。
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
A0 = ((HIGH - LOW) / LOW) > 0.01;
//机器人概念
B0 = CONCEPT IN ("智能机器人");
//元宇宙
C0 = CONCEPT IN ("元宇宙");
//流通市值小于100亿
D0 = CAPITALIZATION < 10000000;
//组合
IF(A0 AND (B0 OR 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', '元宇宙'])
financials = get_fundamentals(query(valuation.code, indicator.roe_diluted),
end_date=context.trade_date, count=5)
# 判断振幅是否符合条件
df['amplitude_condition'] = (df['high'] - df['low']) / df['low'] > 0.01
# 判断是否为机器人概念或元宇宙股票
df['concept_condition'] = df['code'].isin(concept_stocks)
# 判断流通市值是否符合条件
df['capitalization_condition'] = df['capitalization'] < 10000000
# 综合判断各种条件
exc_stocks = df[df['amplitude_condition'] & df['concept_condition'] &
df['capitalization_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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