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，收盘价大于昨日的最低价。
选股逻辑分析
该选股策略主要从股票振幅、机器人概念、市值等基本面指标以及短期的技术面指标入手，通过判断股票的相对价格水平以及市值等进行初步的筛选。同时，判断收盘价是否高于昨日的最低价，增加了股票价格回升的概率。
有何风险？
该选股策略存在以下几方面风险：
- 只考虑一个股票收盘价是否高于昨日的最低价，这种短期因素对股票选择的贡献度较小，难以支撑长期盈利；
- 基于基本面和技术面短期因素的指标进行选股，股票投资价值难以长期保持。
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：
- 添加更多技术面指标进行筛选，并加强技术面因素的权重，提高选股精度；
- 综合考虑市场、行业和公司经营状况等基本面指标，避免单一指标对投资判断过于依赖；
- 调整选股周期，加大容忍度，降低短期波动对结果的影响，避免过于频繁的调仓造成损失。
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，机器人概念且流通市值小于100亿的股票；
- 收盘价高于昨日的最低价；
- 综合考虑市场、行业、财务状况等各方面因素，给予相应的权重用于筛选。
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;
// 当日收盘价
D0 = CLOSE;
// 昨日最低价
D1 = REF(MIN(LOW, 1), 1)；
// 收盘价是否大于昨日最低价
E0 = D0 > D1;
// 综合判断
IF(A0 AND B0 AND C0 AND E0, 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
# 判断收盘价是否高于昨日最低价
df['yest_min_low'] = df['low'].shift(1)
df['yest_min_low_condition'] = df['close'] > df['yest_min_low']
# 最终综合条件判断
exc_stocks = df[df['amplitude_condition'] & df['concept_condition'] & df['capitalization_condition'] & df['yest_min_low_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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