问财量化选股策略逻辑
本选股策略采用以下条件进行选股：振幅大于1，今日最大跌幅在-5%与-4%之间，并且是酷特智能早晨之星形态。通过筛选符合条件的股票，进行后续的投资操作。
选股逻辑分析
本选股策略主要选股逻辑基于技术分析中的三种指标，振幅反映股票的波动性，今日最大跌幅相当于当日收盘价与前一天最高价之间的差额，是量化反转交易的基础因素。而早晨之星是一种反转形态，表明市场情绪由消极转为积极，股价有望上行。选股策略采取了基于形态的判断，更加直观而且可以及时反馈市场情绪和趋势。
有何风险？
该选股策略可能无法适应市场的变化而导致选股效果下降，同时如其他技术分析一样，仅仅依赖于技术形态难以全面避开基本面的特殊情况。此外，由于一些新颖形态并未被广泛认可而导致选股判断的不准确。
如何优化？
可以针对风险进行优化，如引入行业分析和基本面因素等，从更深入的层面进行选股，并加强市场的监测，调整选股策略使之更贴合市场。另外，技术分析并不能完全代替基本面分析，在选取标的的时候需要充分考虑两者的影响，减少误判。
最终的选股逻辑
本选股策略选取符合以下条件的股票：
- 振幅大于1；
- 今日最大跌幅在-5%与-4%之间；
- 当日收盘价形态为酷特智能早晨之星。
同花顺指标公式代码参考
以下是本选股策略的通达信指标代码：
C1:ST.COFORM(_kdj(_ma(_ma(CLOSE,30),60),13,3,3)=1, 0, 1)
C2:PCTCHG>-0.04 AND PCTCHG<-0.05
C3:AMPLITUDE>1
BEAR: SELECTC(C1 AND C2 AND C3, 0, 1)
python代码参考
import tushare as ts
import talib
# 选取符合条件的股票
def select_stock():
selected_stocks = []
all_stocks = ts.get_stock_basics()
for code in all_stocks.index:
k_data = ts.get_k_data(code, index=False, ktype='D')
if talib.CDLMORNINGSTAR(k_data['open'], k_data['high'], k_data['low'], k_data['close']):
if k_data.iloc[-1]['pct_chg'] > -0.04 and k_data.iloc[-1]['pct_chg'] < -0.05 and k_data.iloc[-1]['amplitude'] > 1:
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
print(select_stock())
以上代码仅供参考，具体实现应根据实际情况进行调整。
## 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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