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，前日实际换手率>3～28。
选股逻辑分析
该选股策略通过选取振幅大，机器人概念，流通市值小于100亿和前日实际换手率在一定范围内的股票进行投资。振幅大的股票通常表现较为活跃，有较大的机会获得高收益，机器人概念和流通市值小可以提高选股的精度，前日实际换手率的限制可确保所选股票的流动性。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 过度依赖技术指标，忽略了股票的基本面；
- 对实际换手率的限制可能会造成选股范围过小，错失机会；
- 短期策略难以避免黑天鹅事件的影响。
如何优化？
为了减少风险，可以从以下几个方面进行改进：
- 采用多因子策略，同时考虑技术指标和基本面因素；
- 对实际换手率的限制进行调整，以获得更广泛的选股范围；
- 考虑更多的市场因素，如宏观经济形势、政策环境等。
最终的选股逻辑
为了提高策略的精度和稳定性，最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1，机器人概念且流通市值小于100亿的股票；
- 前日实际换手率在3%到28%之间；
- 同时考虑技术指标和基本面因素。
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 < 10000000;
// 实际换手率
D1 = TURNRATE(2) < 0.28 AND TURNRATE(2) > 0.03;
// 综合判断
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
df = get_data(context.trade_date, context.holding_num)
# 获取机器人概念股票
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
# 计算前日实际换手率
df['turnrate'] = get_turnover_rate(context.trade_date, context.holding_num, 2)
# 判断是否符合前日实际换手率的条件
df['turnrate_condition'] = (df['turnrate'] > 0.03) & (df['turnrate'] < 0.28)
# 合并数据
df = pd.concat([df, org_data['turnrate_condition']], axis=1)
# 判断最终权重
exc_stocks = df[df['amplitude_condition'] & df['concept_condition'] & df['capitalization_condition'] & df['turnrate_condition']]
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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