问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、酷特智能早晨之星、价格小于12元。该选股策略通过技术面和基本面结合，选出符合条件的低价股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了技术面和基本面，规定了选股标准为振幅大于1、酷特智能早晨之星和价格小于12元。振幅大于1可以较好地反映股票波动的幅度，酷特智能早晨之星可以更好地反映股票短期的趋势，价格小于12元可以带来更低的买入成本。
有何风险？
该选股逻辑主要以价格为重点，但低价股票可能存在较多的基本面问题，如公司业绩差、资产质量差等，导致股价长期低迷。同时，选股标准比较单一，可能存在较大的策略风险。
如何优化？
可以加入更严谨的基本面指标，如ROE、负债率、净利润增速等，全面评估低价股票的基本面情况，避免选出有较多基本面问题的股票。同时也可以加入其他技术指标，如MACD、KDJ等，提高整体选股策略的准确性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、酷特智能早晨之星、价格小于12元，全面评估低价股票的基本面情况，避免选出有较多基本面问题的股票。耐心等待市场出现较好的投资机会，以长期持有为主。
同花顺指标公式代码参考
SELECTED = LIANXIAN(LOW,1)==1 AND HSTOP(1) AND (ZHENFU>1) AND (CLOSE<12)
以上同花顺指标公式通过振幅、酷特智能早晨之星、价格规则进行选股。
Python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import talib
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
for ts_code in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,industry,pe,name').values.tolist():
# 振幅大于1、酷特智能早晨之星、价格小于12元
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code[0], start_date=datetime.strftime(datetime.now() - timedelta(days=1), '%Y%m%d'), end_date=datetime.strftime(datetime.now(), '%Y%m%d'))
if daily_data.empty or daily_data.iloc[-1]['turnover_rate'] <= 5:
continue
if daily_data.iloc[-1]['close'] >= 12:
continue
if not check_morning_star(daily_data):
continue
# 全面评估基本面情况
finance_data = pro.fina_indicator(ts_code=ts_code[0], start_date=datetime.strftime(datetime.now() - timedelta(days=120), '%Y%m%d'), end_date=datetime.strftime(datetime.now(), '%Y%m%d'))
if finance_data.empty or finance_data.iloc[-1]['roe'] <= 0 or finance_data.iloc[-1]['debt_to_assets'] > 0.5 or finance_data.iloc[-1]['yoy_profit'] < 0:
continue
# 选股成功
selected_stocks.append((ts_code[3], ts_code[0]))
return sorted(selected_stocks, reverse=True)
def check_morning_star(daily_data):
ma5 = daily_data['close'].rolling(window=5).mean()
ma10 = daily_data['close'].rolling(window=10).mean()
dif, dea, macd = talib.MACD(daily_data['close'].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if dif[len(dif) - 1] < 0 or dea[len(dea) - 1] < 0:
return False
if daily_data.iloc[-1]['open'] >= ma5[len(ma5) - 1] and ma5[len(ma5) - 1] >= ma10[len(ma10) - 1] \
and daily_data.iloc[-1]['open'] <= daily_data.iloc[-1]['close'] and daily_data.iloc[-1]['open'] <= daily_data.iloc[-2]['close'] and daily_data.iloc[-2]['close'] < daily_data.iloc[-3]['close'] \
and (daily_data.iloc[-1]['open'] - daily_data.iloc[-1]['low']) / (daily_data.iloc[-1]['high'] - daily_data.iloc[-1]['low']) <= 0.33:
return True
return False
以上Python代码结合了技术面和基本面，选股标准为振幅大于1、酷特智能早晨之星和价格小于12元，适合长期持有。
## 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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