问财量化选股策略逻辑
该选股策略选股逻辑为：在换手率为3%-12%、股票代码以60开头、酷特智能早晨之星形态的股票中进行选股。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了交易活跃度、股票品种和技术指标，通过寻找酷特智能早晨之星形态的标的，从而提高选股的准确率和收益能力。
有何风险？
该选股逻辑依据技术指标酷特智能早晨之星进行选股，存在因技术指标的局限性所导致的选股风险，同时还应注意个股质量。
如何优化？
可在酷特智能早晨之星的基础上，综合其他技术指标、基本面和行情形态等多方面考虑，进行筛选和评估，从而提高选股的准确性和稳定性。
最终的选股逻辑
在换手率为3%-12%、股票代码以60开头、酷特智能早晨之星形态的股票中进行选股。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：选择换手率在3%-12%、股票代码以60开头，同时出现酷特智能早晨之星形态的股票。
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def get_stock_list(pro):
# 获取股票列表
stock_info = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,area,industry,market,fullname,enname')
stock_info = stock_info[stock_info['ts_code'].str.startswith('60')] # 筛选出股票代码以60开头的股票
return stock_info
def get_good_stocks(stock_list, api):
# 获取符合选股规则的标的
good_list = []
# 获取交易日历和当前交易日
trade_cal = api.trade_cal(exchange='', start_date='20220101', end_date='20220301', is_open='1')
trade_cal = trade_cal.loc[trade_cal['cal_date'] >= '2020-01-01', 'cal_date'].tolist()
current_trade_date = trade_cal[-1]
# 遍历股票列表
for idx, stock in enumerate(stock_list.ts_code.tolist()):
print("正在处理第 {} 只股票，代码为 {}".format(idx+1, stock))
# 获取股票的日线行情数据
df = api.daily(ts_code=stock, start_date='20200101', end_date=current_trade_date)
if df.empty:
continue
# 判断换手率是否在3%-12%之间
daily_basic = api.daily_basic(ts_code=stock, trade_date=current_trade_date)
if daily_basic.empty:
continue
volume_ratio = daily_basic.iloc[0]['turnover_rate']
if volume_ratio < 3 or volume_ratio > 12:
continue
# 判断是否出现酷特智能早晨之星形态
if len(df) < 3:
continue
if (df.iloc[-3]['open'] > df.iloc[-3]['close']) and (df.iloc[-2]['open'] < df.iloc[-2]['close']) and (df.iloc[-2]['close'] < df.iloc[-3]['open']) and (df.iloc[-2]['open'] < df.iloc[-3]['close']) and (df.iloc[-1]['open'] > df.iloc[-1]['close']) and (df.iloc[-1]['close'] < df.iloc[-2]['open']):
good_list.append([stock, daily_basic.iloc[0]['total_mv'], df.iloc[-1]['close']])
return good_list
# 获取股票列表
token = 'your token'
pro = ts.pro_api(token)
stock_list = get_stock_list(pro)
# 获取符合选股规则的标的
good_stocks = get_good_stocks(stock_list, pro)
# 输出结果
df_good_stocks = pd.DataFrame(good_stocks, columns=['stock', 'total_mv', 'price'])
print('选股结果：')
print(df_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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