问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，市值小于100亿，机器人概念的股票，且竞价涨幅大于-2小于5。
选股逻辑分析
该选股策略以基础面和技术面指标为依据，包括振幅、竞价涨幅、市值、机器人概念等因素。股票的基础面考量包括市值和机器人概念，技术面考量包括振幅和竞价涨幅。
有何风险？
该选股策略存在以下几方面风险：
- 选股没有考虑更多风险因素，如盈利能力、估值、股价走势等；
- 选股策略过于依靠技术面指标，对市场格局和宏观经济变化等因素的考虑可能不足；
- 竞价涨幅作为选股依据可能存在较大不确定性，存在误判股票的风险。
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：
- 加入更多基本面指标如实际盈利、净资产收益率等指标，做好基本面分析，使选股结果更加准确可靠；
- 加入更多技术面指标、图形指标、行业热门指标等，综合判断，结合市场格局和宏观经济变化等因素；
- 价格监控系统中设置合理的价差区间判断参数，如竞价涨幅调整到一定范围并进行动态监控。
最终的选股逻辑
为了减少风险、提高精度，可以增加更多的指标进行筛选，建议优化后的选股逻辑如下：
- 振幅大于1，市值小于100亿，机器人概念的股票；
- 竞价涨幅大于-2小于5，且当前股价在20日均线上方；
- 满足以上条件之后，再根据股票的估值、基本面指标、技术面及行业指标进行进一步筛选。
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;
// 竞价涨幅
D0 = ((OPEN - YESTERDAYCLOSE) / YESTERDAYCLOSE) > -0.02 AND ((OPEN - YESTERDAYCLOSE) / YESTERDAYCLOSE) < 0.05;
// 当前股价在20日均线上方
E0 = CLOSE > MA(CLOSE, 20);
// 综合判断
IF(A0 AND B0 AND C0 AND D0 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
# 计算竞价涨幅
df['bid_increase'] = (df['open'] - df['pre_close']) / df['pre_close']
# 判断竞价涨幅是否符合条件
df['bid_condition'] = (df['bid_increase'] > -0.02) & (df['bid_increase'] < 0.05)
# 判断当前股价是否在20日均线上方
df['ma20'] = talib.MA(df['close'], timeperiod=20)
df['ma20_condition'] = df['close'] > df['ma20']
# 最终综合条件判断
exc_stocks = df[df['amplitude_condition'] & df['concept_condition'] & df['capitalization_condition'] & df['bid_condition'] & df['ma20_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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