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，竞价主力净买大于0。
选股逻辑分析
在原选股逻辑的基础上，增加了竞价主力净买大于0的条件，这个指标可以反映市场对个股的短期态度，可以帮助更精准地发现有机会的股票。
有何风险？
该选股方案可能存在以下风险：
- 竞价主力净买指标可能会受到市场噪声的影响，难以准确反映股票的真实状态；
- 具体选股指标的选择和参数设定可能会影响投资结果；
- 短期策略难以避免黑天鹅事件的影响。
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：
- 选择更加准确的指标，如主力净流入或机构投资者持股比例等，提高选股精度；
- 加入长期趋势指标，容错能力更强，波动性更小，投资表现更具鲁棒性；
- 建立自动交易系统，通过应用机器学习等技术，自动识别和避免市场噪声和异常事件的影响。
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；
- 竞价主力净买大于0；
- 结合长期趋势指标，确定股票趋势。
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;
// 竞价主力净买
D0 = JIJIAZHUJIN > 0;
// 综合判断
IF(A0 AND B0 AND C0 AND D0, 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
# 判断竞价主力净买是否符合条件
df['jijiazhuji_condition'] = df['jijia_zhujin'] > 0
# 最终综合条件判断
exc_stocks = df[df['amplitude_condition'] & df['concept_condition'] & df['capitalization_condition'] & df['jijiazhuji_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？
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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