问财量化选股策略逻辑
选取MACD值在零轴以上、企业性质、酷特智能早晨之星形态的个股作为投资标的。该策略综合考虑了技术面和基本面等多方面因素，以寻找具备较强趋势性和市场表现好的个股，用于投资。
选股逻辑分析
该选股策略主要对股票的多方面因素进行考虑，包括了技术面、企业性质等。选择具有酷特智能早晨之星形态的个股，可以筛选出具备较强的上涨趋势的个股。但是此检索条件可偏重短期交易机会，过多关注单一技术指标可能导致利润和风险不成正比。
有何风险？
选股策略过于注重技术面，容易忽略基本面、产业趋势等因素。同时，趋势性策略风险较大，短期内股价波动较大，投资者需要注意风险控制。
如何优化？
可以结合技术面、基本面、产业趋势等多方面因素，综合使用指标来进行选股。同时，可以结合个人投资风格和对风险的容忍程度来具体确定选股策略。应根据市场走势灵活调整选股条件。
最终的选股逻辑
选取MACD值在零轴以上、企业性质、酷特智能早晨之星形态的个股作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
BS:=IF(C<O AND C<= L+(H-L)/2,1,0);
EVENINGSTAR:=LLV(BS,3)==1 AND BS[1]==1 AND REF(BS,2)==0;
MACD>0 AND EVENINGSTAR
Python代码参考
import talib
import jqdatasdk as jq
from datetime import datetime, timedelta
jq.auth("账户名", "密码")
today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
q = jq.query(jq.valuation).filter(jq.valuation.code.in_(jq.get_index_stocks('000001.XSHG')))
df_valuation = jq.get_fundamentals(q)
df_stock_basics = jq.get_all_securities('stock')
df_stock_basics = df_stock_basics[df_stock_basics['start_date'] < today]
df_price = jq.get_price(df_stock_basics.index.tolist(), end_date=today, frequency="daily", fields=['open', 'close', 'high', 'low'])
df_bs = talib.CDLEVENINGSTAR(df_price['open'], df_price['high'], df_price['low'], df_price['close'])
df_bs = df_bs[df_bs == 100]
df_price = df_price.loc[df_bs.index]
df_macd, _, _ = talib.MACD(df_price['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
df_price = df_price[df_macd > 0]
q = jq.query(jq.valuation).filter(jq.valuation.code.in_(df_price.index.tolist())).filter(jq.valuation.market_cap > 10E9)
df_valuation = jq.get_fundamentals(q, count=1)
stock_list = df_valuation.index.tolist()
for code in stock_list:
q = jq.query(jq.valuation).filter(jq.valuation.code==code)
df_valuation = jq.get_fundamentals(q)
if len(df_valuation) > 0 and len(df_valuation[df_valuation['close'] == df_valuation['high_limit']]) > 0:
stock_name = jq.get_security_info(code).display_name
print("(" + code + ")" + stock_name + " 符合条件")
## 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？
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