问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%-12%、市值100亿以内、无亏损的A股中选择股票，并且当日出现酷特智能早晨之星形态。
选股逻辑分析
该逻辑主要根据股票行情和技术指标进行选股。根据市值、换手率等基本面指标选取优质股票，然后筛选出出现酷特智能早晨之星形态的股票，该形态被认为是一个反转形态，体现出短期趋势的反转，但也存在一定的市场风险。
有何风险？
该选股策略过于注重短期价格波动，有可能忽略股票长期投资价值。同时，酷特智能早晨之星形态对数据的要求较高，如果数据缺失或者不准确，可能影响选股的有效性。该选股策略选取股票数量也较小，可能导致资产分散不足，风险较大。
如何优化？
可以综合考虑各种基本面数据和技术指标的影响，比如通过融合市盈率、财务报表等基本面数据，加强对股票内在价值的分析。同时，可以将多个技术指标结合使用，提高选股策略多元化和合理性，更好地捕捉股票行情趋势和波动。
最终的选股逻辑
在符合换手率3%-12%、市值100亿以内、无亏损的A股中选择股票，并在此基础上，综合考虑基本面数据和多种技术指标的变化趋势，筛选出符合条件且不同类型的股票投资组合。选股逻辑应包含充分考虑股票内在价值、波动性等因素，以稳健的投资理念为基础。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：(TBD = 0 AND YDNZ < 1.0 AND HSL >= 0.03 AND HSL <= 0.12 AND CIRCMV <= 10000000000 AND MARKET in ('深交所主板') AND MORNINGSTAR(CLOSE, OPEN, 10)) ORDER BY GPJD DESC
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
import talib
def get_good_stocks():
good_list = []
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
# 获取股票列表
stock_list = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code, name, industry, market, list_date')
for ts_code in stock_list['ts_code']:
# 判断该股票是否亏损
income_data = pro.income(ts_code=ts_code, start_date='20190101', end_date='20211231')
if income_data[income_data.report_type == '1'].iloc[-1]['n_income'] < 0:
continue
# 判断该股票的市值、换手率是否符合条件
market_data = pro.daily_basic(ts_code=ts_code, start_date='20220215', end_date='20220218', fields='ts_code, circ_mv, total_mv, turnover_rate')
if market_data[market_data['circ_mv'] > 10000000000].empty:
continue
if market_data[market_data['turnover_rate'] < 0.03].empty or market_data[market_data['turnover_rate'] > 0.12].empty:
continue
# 判断该股票是否出现酷特智能早晨之星形态
k_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20220101', end_date='20220218', fields='ts_code, trade_date, open, close')
morning_star = talib.CDLMORNINGSTAR(k_data['open'], k_data['high'], k_data['low'], k_data['close'], penetration=0)
if morning_star[-1] == 0:
continue
good_list.append(ts_code)
return good_list
good_stocks = get_good_stocks()
print(good_stocks)
## 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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