问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、PE > 0、酷特智能早晨之星的股票。将选股逻辑作为第一个标题放入段落中。
选股逻辑分析
该选股策略的逻辑如下：
1.振幅大于1：表示该股票价格波动比较大，有较高的交易活跃度；
2.PE > 0：表示该股票未亏损，有一定盈利能力；
3.酷特智能早晨之星：表示该股票在昨天的收盘价低于相关均线，预示价格将出现反转上涨，具有短期购买信号。
综合以上三点，在交易活跃、盈利能力好、技术面出现短期反转信号的股票中进行选择。
有何风险？
该选股策略的一些风险如下：
1.均线短期反转不能够完全反映市场情况，有一定的局限性；
2. 只考虑某种技术指标而忽略一些重要因素，可能会导致选股不准确，需要较高的交易技巧和经验。
如何优化？
为了降低风险和提高选股的成功率，可以在以上基础上进行如下优化：
- 引入其他技术和基本面指标分析，对股票进行全面研究，以提高选股策略的准确度和完整性；
- 优化均线短期反转的设置参数，选择适宜的均线周期，以提高选股策略的精度；
- 结合风险控制策略，设置止损止盈等投资方案。
最终的选股逻辑
综合以上分析和优化，我们最终的选股逻辑为：交易活跃、盈利能力好，在较好地控制风险的前提下，综合考虑其他技术指标、基本面指标和行业板块等因素，在具有均线短期反转信号的股票中进行选择，并结合风险控制策略进行投资。
同花顺指标公式代码参考
该策略可引入以下指标进行辅助分析：
- 酷特智能早晨之星的指标。
早晨之星三日形态，公式如下：
TH:=REF(HIGH,1);
YC:=REF(CLOSE,1);
SO1:=(OPEN+CLOSE)/2;
SO2:=TH-LOW;
CON1:=SO1<YC;
CON2:=SO1>=OPEN;
CON3:=SO2>=2*(CLOSE-OPEN);
Python代码参考
以下是使用Python进行选股的代码参考：
import pandas as pd
import tushare as ts
def stock_selection():
# 获取股票数据
all_data = ts.get_k_data("002230", ktype="D")
all_data = pd.DataFrame(all_data, columns=["date", "open", "close", "high", "low", "volume"])
# 酷特智能早晨之星
all_data["TH"] = all_data["high"].shift(1)
all_data["YC"] = all_data["close"].shift(1)
all_data["SO1"] = (all_data["open"] + all_data["close"]) / 2
all_data["SO2"] = all_data["TH"] - all_data["low"]
condition1 = all_data["SO1"] < all_data["YC"]
condition2 = all_data["SO1"] >= all_data["open"]
condition3 = all_data["SO2"] >= 2 * (all_data["close"] - all_data["open"])
# 振幅符合一定范围内的波动
condition4 = ((all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) > 0.01) & ((all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) < 0.1)
# PE >0
condition5 = all_data["pe"] > 0
# 返回符合条件的股票代码
return all_data[condition1 & condition2 & condition3 & condition4 & condition5]["code"].values.tolist()
其中，在代码中我们将行情分析指标采用了酷特智能早晨之星和振幅指标进行分析，需要根据实际需求进行相应的设置。
## 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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