问财量化选股策略逻辑
选股策略为：元宇宙行业，流通盘小于等于55亿股，出现酷特智能早晨之星形态。
选股逻辑分析
该选股策略关注元宇宙行业内规模适中的股票，并结合技术分析中的酷特智能早晨之星形态指标，筛选出当前处于上升趋势、近期有明显回调但未跌破关键支撑位的股票。
有何风险？
该选股策略忽略了股票的基本面数据和业务模式，仅单纯依赖酷特智能早晨之星形态指标来筛选股票，有可能会忽略某些具有潜力的概念股或成长股。
如何优化？
可以结合基本面数据，如财务指标、行业发展趋势等，综合考虑股票的估值与成长性，降低选股策略的盲目性。
最终的选股逻辑
选取元宇宙行业内，流通盘小于等于55亿股，基本面数据标准合理，并且出现酷特智能早晨之星形态的股票作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
KDJ（9,3,3）;MACD（12,26,9）;CANDLEREVERSAL（3）
Python代码参考
import akshare as ak
import talib
import pandas as pd
def get_eligible_stocks():
# 获取所有A股的基本信息数据
stock_data = ak.stock_zh_a_spot()
# 筛选符合条件的股票
eligible_stocks = []
for index, row in stock_data.iterrows():
# 获取股票的历史交易数据
stock_history = ak.stock_zh_a_hist(symbol=row['代码'], adjust="hfq")
if (len(stock_history) >= 3 and stock_history['收盘价'][-3] < stock_history['开盘价'][-3] and
stock_history['收盘价'][-2] > stock_history['开盘价'][-2] and
stock_history['收盘价'][-1] > stock_history['开盘价'][-1]):
# 计算其它技术指标
kdj = talib.STOCH(stock_history['最高价'], stock_history['最低价'], stock_history['收盘价'],
fastk_period=9, slowk_period=3, slowd_period=3)
macd, macdsignal, macdhist = talib.MACD(stock_history['收盘价'], fastperiod=12,
slowperiod=26, signalperiod=9)
if (row['所属行业'] == '元宇宙' and row['流通市值(亿元)'] <= 55 and
macd[-1] > macdsignal[-1] and kdj[0][-1] < 30):
eligible_stocks.append([row['代码'], row['简称']])
return eligible_stocks
print(get_eligible_stocks())
该选股逻辑的Python代码中，获取所有A股的基本信息数据，遍历每个股票并获取其历史交易数据，结合酷特智能早晨之星形态指标和其它技术指标，判断是否符合条件。注意，由于需要计算KDJ、MACD等指标，因此需要借助talib库。
## 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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