问财量化选股策略逻辑
该策略选股逻辑包含以下条件：换手率3%-12%, 昨天出现龙虎榜, 酷特智能早晨之星的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要关注流动性、市场热度以及技术走势。通过收集酷特智能早晨之星的股票、昨天出现龙虎榜的股票以及换手率在3%-12%的股票，筛选出具有短期强劲上涨潜力的股票。
有何风险？
该策略选股逻辑过于短期，缺乏对股票长期趋势的考虑，选出的股票趋势不一定能够持续。同时，该逻辑没有考虑基本面等其他因素，风险偏高。
如何优化？
应该结合基本面和市场变化因素，比如行业特性、政策变化等对股票的影响。同时，酷特智能早晨之星指标可以作为股票筛选的参考因素之一，而不是唯一决定因素。在选股的过程中应该进行综合分析。
最终的选股逻辑
选股条件为：龙虎榜标的，换手率小于等于12%且大于等于3%，周K线出现酷特智能早晨之星的股票。需要结合其他技术指标和基本面因素进一步评估股票的投资价值。
同花顺指标公式代码参考
通达信公式代码：
TURNOVER >= 0.03 AND TURNOVER <= 0.12 AND YLHL_FLAG > 0 AND C STAARR>REF(O, 1) AND REF(C, 1) > REF(O, 1) AND REF(C, 1) < REF(LAM1, 1) ORDER BY CP desc
Python代码参考
import pandas as pd
df = pd.read_csv('股票数据.csv')
df['K'], df['D'], df['J'] = talib.STOCH(df['high_price'].values,df['low_price'].values,df['close_price'].values,fastk_period=9,slowk_period=3,slowk_matype=0,slowd_period=3,slowd_matype=0)
df['SMA'] = df['close_price'].rolling(5).mean()
df['EMA'] = df['close_price'].ewm(span=5, adjust=False).mean()
selected_stock = df[(df['turnover_ratio']>=0.03)&(df['turnover_ratio']<=0.12)&(df['ylhl_flag']>0)&(df['close_price']>df['open_price'])&(df['open_price']>df['low_price'].shift(1))&(df['K']>df['D'])&(df['K']>df['J'])&(df['EMA']> df['SMA'])&(df['ipo_date']<='2019/12/31')].sort_values(by='close_price', ascending = False).reset_index(drop=True)
## 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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