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,周线MACD在零轴之上。
选股逻辑分析
该选股策略在技术面和基本面基础上，加入了周线MACD在零轴之上的条件，旨在挑选出成长性较好、股价有上涨动力且处于较好行情的标的股。振幅、机器人概念和流通市值是在市场趋势、行业方向和公司基本面等方面进行考虑，周线MACD则是从技术面考虑，通过观察股价的长期趋势和市场情绪来筛选出优质股票。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- MACD技术指标是短期市场情绪的反映，在过度关注技术面的情况下，可能会忽视公司基本面和行业趋势的变化；
- 振幅过大或者股价过高的股票容易造成投资风险和成交量的集中效应；
- 本策略可能忽视市场的周期性变化，对于不同阶段的市场，效果可能存在差异。
如何优化？
为减少风险，可以从以下几个方面进行改进：
- 在技术面的筛选条件下，加入其它技术指标的参考，如买入卖出信号、RSI等；
- 在振幅和MACD的条件下，加入长期成长性能力更强的公司和行业，以降低卖出风险，并确保筛选出的股票具有一个较好的上涨空间和回报率；
- 针对不同的市场变化和周期性的变化，不断优化选股策略，提高其适应性和稳定性。
最终的选股逻辑
综上所述，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；
- 周线MACD在零轴之上；
- 财务数据可观、业绩表现较好，并有成长空间的个股。
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;
// MACD在零轴之上
B1 = MACD(12, 26, 9) > 0;
// 机器人概念
C1 = CONCEPT IN ("智能机器人");
// 流通市值小于100亿
D1 = CAPITALIZATION < 100000000;
// 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MACD数据
stock_data = get_stock_data()
macd_data = get_macd_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MACD是否符合条件
macd_data['macd_condition'] = macd_data['macd'] > 0
macd_stocks = macd_data[macd_data['macd_condition']].index.tolist()
stock_data['macd_condition'] = stock_data['code'].isin(macd_stocks)
# 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
# 合并条件
df = pd.concat([stock_data['amplitude_condition'], stock_data['macd_condition'], stock_data['concept_condition'], stock_data['capitalization_condition']], axis=1)
exc_stocks = df[df.all(axis=1)]
# 进一步筛选出具有业绩表现和成长潜力的个股
selected_stocks = filter_performance_grow(exc_stocks)
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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