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,昨日9:15匹配价跌停。
选股逻辑分析
该策略选择振幅大，机器人概念，流通市值小于100亿，且昨日9:15匹配价跌停的股票进行投资。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，昨日9:15匹配价跌停可能意味着短时间内股票价格出现波动，并且有价格回升的机会。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 选股条件过于苛刻，筛选出来的股票数量可能较少，导致风险集中；
- 可能会发生股票走势突变，策略失效；
- 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：
- 结合技术指标和基本面进行多因子选择，提高策略精度；
- 适度放宽筛选条件，增加候选股票的数量；
- 做好止盈和止损的设置，及时调整投资组合；
- 做好选股结果分析，及时监控策略效果，避免盲目跟风。
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；
- 昨日9:15匹配价跌停；
- 结合技术指标和基本面进行多因子选择；
- 做好止盈和止损的设置，并及时调整投资组合。
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 < 1000000000;
// 昨日9:15匹配价跌停
D1 = MATCHPRICE <= REF(LAST_CLOSE, 1) * 0.9;
// 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)
# 判断振幅是否符合条件
df['amplitude'] = (df['high'] - df['low']) / df['low']
df['amplitude_condition'] = df['amplitude'] > 0.01
# 判断是否为机器人概念股票
concept_stocks = get_concept_stocks(['智能机器人'])
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'] < 1000000000
# 判断是否满足昨日9:15匹配价跌停
df['matchprice_condition'] = df['matchprice'] <= df['last_close'] * 0.9
# 合并条件
df = pd.concat([df['amplitude_condition'], df['concept_condition'], df['capitalization_condition'], df['matchprice_condition']], axis=1)
# 判断最终权重
exc_stocks = df[df.all(axis=1)]
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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