(iwencai量化策略)酷特智能早晨之星_、昨天换手率＞8%、至少5根均线重合的股票

问财量化选股策略逻辑

• 至少5根均线重合的股票
• 昨天换手率＞8%
• 酷特智能早晨之星

选股逻辑分析

• 这个策略首先筛选出至少5根均线重合的股票，这意味着这些股票的走势比较稳定，可能具有较强的支撑和阻力。
• 接着，策略要求昨天换手率大于8%，这表明股票的交易活跃度较高，可能有资金流入或流出。
• 最后，策略使用酷特智能早晨之星指标，这个指标是基于收盘价和成交量的，可以预测股票未来的价格走势。

有何风险？

• 这个策略可能无法准确预测股票的未来走势，因为市场存在不确定性。
• 如果股票的换手率过高，可能意味着市场存在过度交易，这可能会影响股票的价格走势。
• 酷特智能早晨之星指标也可能存在误差，因此可能无法准确预测股票的未来走势。

如何优化？

• 可以考虑加入更多的技术指标来综合分析股票的走势，以提高准确性。
• 可以考虑加入更多的过滤条件来筛选出更符合要求的股票。
• 可以考虑加入更多的市场数据来更好地预测股票的未来走势。

最终的选股逻辑

• 筛选出至少5根均线重合的股票
• 过滤掉昨天换手率低于8%的股票
• 使用酷特智能早晨之星指标预测股票未来的价格走势
• 综合考虑多个技术指标和过滤条件，以提高准确性

python代码参考

import talib

def get_morning_star(price, volume, short_window, long_window):
    # 计算收盘价的移动平均线
    ma_short = talib.MA(price, short_window)
    ma_long = talib.MA(price, long_window)
    
    # 计算成交量的移动平均线
    ma_short_v = talib.MA(volume, short_window)
    ma_long_v = talib.MA(volume, long_window)
    
    # 计算早晨之星指标
    if ma_short[-1] > ma_long[-1] and ma_short_v[-1] > ma_long_v[-1]:
        return 1
    elif ma_short[-1] < ma_long[-1] and ma_short_v[-1] < ma_long_v[-1]:
        return -1
    else:
        return 0

# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 筛选出至少5根均线重合的股票
filtered_data = data[(data['ma5'] == data['ma10']) & (data['ma10'] == data['ma20']) & (data['ma20'] == data['ma30']) & (data['ma30'] == data['ma60'])]

# 过滤掉昨天换手率低于8%的股票
filtered_data = filtered_data[(filtered_data['turnover'] > 8)]

# 使用酷特智能早晨之星指标预测股票未来的价格走势
predictions = []
for index, row in filtered_data.iterrows():
    price = row['close']
    volume = row['volume']
    short_window = 10
    long_window = 20
    morning_star = get_morning_star(price, volume, short_window, long_window)
    predictions.append(morning_star)

# 综合考虑多个技术指标和过滤条件，以提高准确性
selected_stocks = []
for index, row in filtered_data.iterrows():
    morning_star = predictions[index]
    if morning_star > 0:
        selected_stocks.append(row['name'])

注意：以上代码仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行调整。

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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