问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%-12%、DEA指标上涨，并且出现酷特智能早晨之星的股票。
选股逻辑分析
此选股策略关注股票的换手率、技术指标以及K线形态，适用于寻找股价相对低估，但趋势向上并且出现明显的早晨之星K线形态的股票。
有何风险？
没有考虑其他重要因素如公司基本面、行业状况、宏观经济环境等，单纯依赖技术指标和K线形态可能会带来较大风险。
如何优化？
可以考虑增加其他基本面或行业特征等指标作为选股因素，分析市场情况并灵活调整参数等。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%-12%、DEA指标上涨，并且出现酷特智能早晨之星的股票。
同花顺指标公式代码参考
换手率：TURNOVER>=3 AND TURNOVER<=12;
DEA指标上涨：REF(MA(CLOSE,12),1)>REF(MA(CLOSE,26),1) AND MA(CLOSE,12)>MA(CLOSE,26) AND MA(CLOSE,12)-MA(CLOSE,26)>MA(MA(CLOSE,12)-MA(CLOSE,26),9);
酷特智能早晨之星：HIGH>=SMA(HIGH,5)+0.005 AND LOW<=SMA(LOW,5)-0.005 AND REF(CLOSE,1)>SMA(HIGH,5) AND CLOSE<=SMA(LOW,5);
选股：SELECT(CODE, 换手率 AND DEA指标上涨 AND 酷特智能早晨之星, ALL);
python代码参考
def select_stocks(df):
df = df[['code', 'turnover', 'open', 'high', 'low', 'close']]
df = df[(df['turnover']>=3) & (df['turnover']<=12)]
df = ths.dea(df, 9, 12, 26)
sma5_high = df['high'].rolling(window=5).mean() + 0.005
sma5_low = df['low'].rolling(window=5).mean() - 0.005
kuzi_star = (df['high'] >= sma5_high) & (df['low'] <= sma5_low) & (df['close'] <= sma5_low) & (df['close'].shift(1) > sma5_high)
df = df[kuzi_star]
return pd.DataFrame({'code': df['code']})
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
