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，未清偿可转债简称不可为空。
选股逻辑分析
该选股策略在振幅、机器人概念、流通市值等因素的基础上，加入了可转债的因素。此策略认为，可转债市场对股票市场有一定指导作用，未清偿可转债简称不可为空，可能更加关注股票基本面和流动性，以及公司未来的盈利前景。
有何风险？
该选股策略侧重于投资价值和基本面，而忽略了盈利的周期性、行业政策的变化等因素，因此存在选出的股票风险较大的情况，同时由于考虑市场情况，此类股票可能存在“过度热点”的可能。
如何优化？
可以在已有的基础上综合考虑行业政策、行业周期等因素，并对基本面和技术面的指标进行更加详尽的研究和分析，以提高选股效果和安全性。
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；
- 未清偿可转债简称不可为空。
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:NOT(ISNULL(BOND_SM_SIMPLIFIED_NAME)); // 未清偿可转债简称不为空
FILTER:F01 AND F02 AND F03 AND F04;
SYMBOL_SORT("热度", SORT_DESCEND);
SELECT IF(F05, 1, 0) AS GOTO;
python代码参考
以下是用 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)
bond_sm_simplified_name = dv.get_ts('bond_sm_simplified_name', symbol=symbol)
#计算标志：振幅大于1、流通市值小于100亿、未清偿可转债简称不为空、机器人概念
selected_stocks = (
(high / low - 1 > 0.01).any(axis=0) &
concept_robot &
(circulation_market_cap < 10000000000) &
~(bond_sm_simplified_name.isnull())
)
#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 实现了该选股逻辑，相比于通达信指标，更多了一些辅助指标用于股票筛选，同时综合考虑股票的基本面、技术面、市场热度等因素进行选股，以提高投资效果和安全性。
## 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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