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，收盘价<boll(upper值)且收盘价>boll(mid值)。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了技术面与基本面综合因素，挑选出流通市值小、投资价值高的股票。同时，利用boll指标对股票的趋势金额进行分析，更好的把握股票价格轨迹。
有何风险？
由于该选股策略未对公司的财务、盈利能力等基本因素进行充分考虑，故选出的股票可能存在资本面的风险。
如何优化？
可以加强基本面的考虑，如对公司的财务、盈利能力等相关因素进行充分分析，并适当加入行业板块等指标，对股票进行全面判断。
最终的选股逻辑
综上所述，笔者设计的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 机器人概念；
- 流通市值小于100亿元；
- 收盘价小于Boll(upper)且大于Boll(mid)。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信指标的代码示例：
F01:HIGH / LOW - 1 > 0.01; // 振幅大于1
F02:CONCEPT("机器人概念"); // 机器人概念
F03:CAPITALIZATION < 10000000000; // 流通市值小于100亿
F04:CLOSE < BOLL( C , 20 , 2 , 2 ).upper AND CLOSE > BOLL( C , 20 , 2 , 2 ).mid; // 收盘价小于Boll(upper)且大于Boll(mid)
FILTER:F01 AND F02 AND F03 AND F04;
SYMBOL_SORT("热度", SORT_DESCEND);
SELECT IF(F04, 1, 0) AS GOTO;
python代码参考
通过 Python 代码实现该策略的选股逻辑：
def stock_filter(dv, symbol):
high = dv.get_ts('high', symbol=symbol)
low = dv.get_ts('low', symbol=symbol)
concept_robot = dv.get_ts('concept', symbol=symbol).apply(lambda x: "机器人" in x)
circulation_market_cap = dv.get_ts('circulation_market_cap', symbol=symbol)
close = dv.get_ts('close', symbol=symbol)
upper, mid, lower = dv.boll('close')
#计算标志：振幅大于1、流通市值小于100亿、机器人概念、收盘价小于Boll(upper)且大于Boll(mid）
selected_stocks = (
(high / low - 1 > 0.01).any(axis=0) &
concept_robot &
(circulation_market_cap < 10000000000) &
(close < upper).any(axis=0) &
(close > mid).any(axis=0)
)
#按照热度排名进行排序
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks].sort_values(by='heat_rank', ascending=False)
return selected_stocks.index.tolist()
该代码示例使用Python实现该选股逻辑，综合运用技术面与基本面两方面的指标进行股票筛选，提高投资效果及安全性。
## 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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