问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率在3%-12%之间、连续三天收阴线、当日出现酷特智能早晨之星的股票中选取。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了市场情绪和价格信号，通过选取换手率、连续三天收阴线和酷特智能早晨之星构建成一个选股策略。酷特智能早晨之星是一种看跌信号，预示市场情绪将变为负面，从而更好地判断股票的风险和收益。
有何风险？
该选股逻辑主要依赖于技术指标，忽略了公司基本面和行业特征等因素，可能会导致选股效果不够稳定。
如何优化？
可以将市场情绪因素、公司基本面和行业特征等因素相结合，构建一个多因子模型来筛选合适的股票。同时，需要在筛选时注意风险控制，设置合理的止损、止盈策略。
最终的选股逻辑
在换手率在3%-12%之间、连续三天收阴线、当日出现酷特智能早晨之星的股票中选取。
同花顺指标公式代码参考
以通达信公式为例：
SET_SYMBOL_POINT("SZ");
SET_BARS_PER_LINE(10);
SELECT_TIME_RANGE(ALL);
/* 选取换手率处于3%-12%的股票 */
CONDITION1 = (HSL>=3 AND HSL<=12) AND EXISTS(FILTER_BOOL(MA(C,5) < MA(C,10),3));
/* 选取连续三天收阴线和当日出现酷特智能早晨之星的股票 */
CONDITION2 = MA(C,3)<REF(MA(C,3),1) AND REF(MA(C,3),1)<REF(MA(C,3),2) AND XG(XG(O,REF(H,1)),XG(C,REF(H,1))) AND C>OPEN;
LAST_CONDITION = CONDITION1 AND CONDITION2;
CODE_LIST = SORT_BY_HOT(CODE_LIST, 0, 10, LAST_CONDITION);
python代码参考
import baostock as bs
import talib
import pandas as pd
import datetime
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取满足条件的股票 ####
rs = bs.query_stock_basic(market="sz", stock_type="1")
stock_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
stock_code = rs.get_row_data()[0]
## 满足换手率、连续三天阴线、当日出现酷特智能早晨之星的股票
rs_capital = bs.query_stock_basic(stock_code)
if rs_capital.error_code == '0':
k_data = bs.query_history_k_data(stock_code, "date,open,high,low,close,volume,amount",
start_date=(datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=20)).strftime("%Y-%m-%d"),
end_date=datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d"),
frequency="d", adjustflag="2")
if k_data.error_code == '0':
close_hist = list(map(float, k_data.get_column("close")))
if len(close_hist) >= 4:
morning_star = talib.CDLMORNINGSTAR(k_data.get_column("open"), k_data.get_column("high"), k_data.get_column("low"), k_data.get_column("close"), penetration=0)
if close_hist[-1] < close_hist[-2] and close_hist[-2] < close_hist[-3] and morning_star[-1] > 0:
## 选取换手率处于3%-12%的股票
rs_volume = bs.query_history_k_data_plus(stock_code, "date,volume",
start_date=datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d"),
end_date=datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d"),
frequency='d', adjustflag='2')
if rs_volume.error_code == '0':
volume = float(rs_volume.get_row_data()[1])
if volume >= 500000000:
stock_list.append({"stock_code": stock_code, "capital": rs_capital.get_row_data()[2]})
elif (volume >= 300000000 and volume < 500000000) and (rs_capital.get_row_data()[7] == "主板" or rs_capital.get_row_data()[7] == "中小板"):
stock_list.append({"stock_code": stock_code, "capital": rs_capital.get_row_data()[2]})
df = pd.DataFrame(stock_list)
df_rank = df.sort_values(by="capital", ascending=False)
print(df_rank)
#### 登出系统 ####
bs.logout()
## 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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