问财量化选股策略逻辑
该选股策略包括三个条件：
- 振幅大于1
- 今日最低价小于昨日最低价
- 酷特智能早晨之星
选股逻辑分析
该选股策略同样采用多重条件筛选，考虑股票的振幅、走势和技术指标。振幅大于1和今日最低价小于昨日最低价表示股票可能面临下跌后的反弹机会，而酷特智能早晨之星是一种技术指标，通常表示股票价格将朝着阳线方向走势。此外，该选股策略比较关注短期市场趋势，可以快速捕捉市场热点。
有何风险？
该选股策略同样存在忽视股票的价值核心和过度追求短期趋势的风险。另外，酷特智能早晨之星指标仅适用于日线，并且通常需要进一步结合其他技术指标进行确认，因此容易出现误判的情况。
如何优化？
该选股策略需要更加科学有效的技术指标筛选，避免过度关注短期趋势而忽视长期价值。同时，酷特智能早晨之星指标可以与其他技术指标结合使用，以提高准确性和判断力。此外，应选择适合自己的选股策略，根据市场氛围进行调整，更好地应对市场波动。
最终的选股逻辑
基于以上分析，完善后的选股逻辑为：
- 振幅大于1，市场对波动剧烈的股票更感兴趣；
- 今日最低价小于昨日最低价，表明股票下跌趋势已经明显；
- 酷特智能早晨之星，表示股票价格将朝着阳线方向走势；
- 基本面指标应根据个人需求进行选择和比较。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅大于1：amplitude > 1
- 今日最低价小于昨日最低价：low < ref(low, 1)
- 酷特智能早晨之星：CROSS(J, O) AND REF(HHVBARS(HIGH, 20), 1) > 2
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
df = ts.get_stock_basics()
codes = df.index.tolist()
result = pd.DataFrame()
for code in codes:
bars = ts.get_hist_data(code)
if bars is not None and len(bars) > 20:
is_not_limit_up = not ts.is_n_day_limit_up(code, 2, 1)
is_amplitude_large = bars['high'][-1]/bars['low'][-1] > 1.01
is_today_lowest = bars['low'][-1] < bars['low'][-2]
is_cpg = ts.CROSS(bars['close'], bars['open']) and ts.REF(ts.HHVBARS(bars['high'], 20), 1) > 2
if is_not_limit_up and is_amplitude_large and is_today_lowest and is_cpg:
# 其他基本面指标
result = result.append({'code': code, 'name': df.loc[code]['name'], 'price': bars['close'][-1], 'pb': df.loc[code]['pb'], 'pe': df.loc[code]['pe'], 'gross_profit': df.loc[code]['gross_profit_ratio']}, ignore_index=True)
result = result.sort_values(by=['pb'])
## 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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