问财量化选股策略逻辑
根据振幅大于1、三个技术指标同时金叉、机器人概念且流通市值小于100亿的条件选股。
选股逻辑分析
在原有的振幅大于1、三个技术指标同时金叉的基础上，加入了机器人概念且流通市值小于100亿的条件。机器人概念是近年来投资者关注的热点领域之一，结合流通市值小于100亿的条件一起筛选可以减少投资风险。
有何风险？
机器人概念属于热点板块，市场对该板块的投资热情可能会出现波动。同时，流通市值小于100亿的股票数量相对较少，在筛选过程中可能会出现选股困难的情况。
如何优化？
如果只依靠机器人概念和流通市值这两个指标作为选股策略可能不太充分。可以加入更多的指标作为辅助，如技术指标、基本面指标等，以提高筛选的准确性。
最终的选股逻辑
在原有的振幅大于1、三个技术指标同时金叉的基础上，加入机器人概念且流通市值小于100亿的条件，从中筛选出具有上涨潜力的股票。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：AMO > 1
三个MA金叉：CROSS(MA(CLOSE, N1), MA(CLOSE, N2)) & CROSS(MA(CLOSE, N2), MA(CLOSE, N3)) & CROSS(MA(CLOSE, N3), MA(CLOSE, N4))
机器人概念：GUPIAO.GPDM LIKE '#机器人'
流通市值小于100亿：LY > 0 AND LY < 100
python代码参考
import tushare as ts
import talib
def get_selected_stocks(n):
data = ts.get_today_all()
ma10 = talib.MA(data['trade'], timeperiod=10)
ma20 = talib.MA(data['trade'], timeperiod=20)
ma30 = talib.MA(data['trade'], timeperiod=30)
amplitude = (data['high'] - data['low']) / data['low']
condition1 = talib.CROSS(data['close'], ma10) & talib.CROSS(ma10, ma20) & talib.CROSS(ma20, ma30)
condition2 = data['industry'].str.contains('机器人')
condition3 = data['float_share'] > 0 & data['float_share'] < 100
selected_data = data[condition1 & condition2 & condition3]
selected_data = selected_data.sort_values(by='trade', ascending=False).iloc[:n, :]
selected_stocks = list(selected_data.loc[:, 'code'])
return selected_stocks
result = get_selected_stocks(5)
print(result)
注：以上代码仅供参考，实际选股应结合具体情况进行适度修改。
## 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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