问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，市值小于100亿，机器人概念的股票，周K线上穿30周线。
选股逻辑分析
该选股策略结合了技术面指标和基本面指标，从股票振幅、机器人概念、市值等角度找寻投资价值，同时通过周K线上穿30周线指标判断股票的趋势性和长期持有价值。
有何风险？
该选股策略存在以下几方面风险：
- 基于周K线指标进行选股，过于偏重于技术面因素，易被市场行情所干扰；
- 只考虑一个股票周K线上穿30周线的情况，不足以准确评估股票未来趋势；
- 只是简单考虑振幅、机器人概念和流通市值等基本面指标，未能全面考虑市场、行业和公司的情况。
如何优化？
为了避免上述风险，可以从以下几个方面进行改进：
- 为选股策略添加其他技术指标，如KDJ、RSI等，提高股票筛选精度；
- 综合考虑基本面和技术面两方面因素，根据选出股票的走势进行快速判断；
- 增加止盈、止损、风险控制等模块，避免由于市场因素等原因导致盈利减少或者亏损。
最终的选股逻辑
为了减少风险，提高精度，可以加入更多指标进行筛选，建议优化后的选股逻辑如下：
- 振幅大于1，市值小于100亿，机器人概念的股票；
- 周K线上穿30周线；
- 根据股票的财务数据、行业趋势、技术形态、市值等进行进一步筛选，并给予适当的权重。
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;
// 周K线上穿30周线
D0 = CROSSOVER(WEEK, 30, CLOSE, MA);
// 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
# 计算周K线30周线
df['30week_ma'] = talib.MA(df['close'], timeperiod=30, matype=0)
df['30week_condition'] = (df['close'] > df['30week_ma']) & (df['close'].shift(1) < df['30week_ma'].shift(1))
# 最终综合条件判断
exc_stocks = df[df['amplitude_condition'] & df['concept_condition'] & df['capitalization_condition'] & df['30week_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？
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