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,昨日非涨停板。
选股逻辑分析
该选股策略在振幅大、机器人概念和流通市值小于100亿的基础上，加入了昨日非涨停板的因素，旨在挑选出当前市场情绪积极、具有成长潜力、且未过度炒作的短线投机股。振幅、机器人概念和流通市值是考虑市场趋势、行业方向和公司基本面的过程，昨日非涨停板则是从市场短期情绪方面考虑，通过对前一交易日股票价格的涨跌情况进行筛选，避免了超级股票、次新股、庄股和偶尔爆发的风头股对投资组合的影响。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 市场短期情绪指标的单一性，未考虑股票的长期投资价值；
- 只考虑振幅的大小而未考虑其与换手率的关系，可能导致选出的股票流动性较差；
- 需要及时调整选股参数，否则可能因市场情况而失效。
如何优化？
为减少风险，可以从以下几个方面进行改进：
- 对市场短期情绪指标与股票价值进行全面对比，结合公司基本面和行业趋势等因素建立多维度评价指标；
- 进一步完善选股策略，考虑交易量、股票流动性、基本面和行业趋势等因素，以提高策略的全面性和有效性；
- 使用实时数据更新选股条件，定期进行回测和优化，确保选股策略的及时性和准确性。
最终的选股逻辑
为提高策略的可靠性和有效性，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；
- 昨日非涨停板；
- 结合交易量、股票流动性、基本面和行业趋势等因素进行多维度评价，筛选出具有高潜力的股票。
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 < 100000000;
// 昨日非涨停板
D1 = YESTERDAY(C) < REF(MAX(O, YESTERDAY(C)), 1);
// 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MA数据
stock_data = get_stock_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
# 判断昨日非涨停板
pre_close = get_stock_pre_close()
stock_data['yesterday_condition'] = (pre_close < pd.concat([stock_data['open'], pd.rolling_max(pre_close, window=2)], axis=1).max(axis=1))
# 合并条件
df = pd.concat([stock_data['amplitude_condition'], stock_data['concept_condition'], stock_data['capitalization_condition'], stock_data['yesterday_condition']], axis=1)
exc_stocks = df[df.all(axis=1)]
# 定时调整投资组合
selected_stocks = adjust_selected_stocks(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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