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，资金强度由大到小。
选股逻辑分析
该选股策略基于振幅、机器人概念和流通市值等基本面指标，加上市场资金流入流出情况的分析，选出符合条件的股票。资金强度是反映市场资金流入流出情况的指标，因此该逻辑能较全面考虑技术面和基本面指标的综合情况。
有何风险？
本选股策略的风险主要有以下几个方面：
- 手续费和滑点等交易成本；
- 选股策略所选出的股票可能出现回撤或亏损；
- 对于技术分析用指标，如资金强度等，不能保证未来价格趋势会和历史数据一致；
- 该策略并未针对股票的具体行业特点进行考虑。
如何优化？
为了优化选股策略，可以从以下几个方面进行改进：
- 加入行业指标，如PE、PB等，以更好地考虑股票的相对估值和行业趋势等；
- 设置可调整的股票池过滤机制和风险预判机制，如稳健型、成长型和价值型等选股策略；
- 加强风险控制意识，例如实现止损等风险控制策略。
最终的选股逻辑
为了综合考虑技术面和基本面指标，可以将选股策略完善如下：
- 振幅大于1，流通市值小于100亿，机器人概念股票；
- 资金强度由大到小；
- 加入行业指标，如PE、PB等；
- 设置可调整的股票池过滤机制和风险预判机制；
- 加强风险控制意识。
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;
// 资金强度
D0 = (CINFO(F21)<CINFO(F20)) + (CINFO(F31)<CINFO(F30)) + (CINFO(F41)<CINFO(F40)) + (CINFO(F51)<CINFO(F50)) + (CINFO(F61)<CINFO(F60)) > 2;
// 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
# 判断资金强度程度
df.sort_values(by='net_flow_ratio_10', ascending=False, inplace=True)
df['rank'] = range(1, len(df) + 1)
df['money_flow_condition'] = df['rank'] <= context.holding_num
# 综合判断各种条件
exc_stocks = df[df['amplitude_condition'] & df['concept_condition'] &
df['capitalization_condition'] & df['money_flow_condition']].sort_values(by='market_value', ascending=False).iloc[:context.holding_num]
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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