问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、流通市值大于100亿元、出现酷特智能早晨之星的股票。该选股策略综合考虑了股票的波动性、市场规模和技术指标等重要因素，有助于选出具有较高涨势的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑不仅考虑了股票的波动性和市场规模，还引入了技术指标酷特智能早晨之星，能够更加全面地评估选股的风险和机会。酷特智能早晨之星是一种经典的多空转换信号，通常出现在股票价格下跌趋势末尾，是买入的时机。同时，该策略相对简单，容易理解和实施，可适用不同的投资者类型和行情场景。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：一是酷特智能早晨之星作为单一指标具有局限性，可能忽略其他重要的指标，如市场趋势、市盈率等，带来额外的风险；二是酷特智能早晨之星并不是100%准确的信号，可能出现误判，导致投资失误。
如何优化？
优化该选股策略可以考虑以下方面：一是引入其他指标，如相对强弱指标（RSI）、移动平均线等，加强对选股风险的评估和控制；二是通过深入研究酷特智能早晨之星的形态和出现规律，提高选股策略的准确性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、流通市值大于100亿元、出现酷特智能早晨之星的股票。该选股逻辑综合考虑了股票的波动性、市场规模和技术指标等因素，可以通过引入其他指标进行后续优化。
同花顺指标公式代码参考
CIRC_MARKET_CAP>=100 AND CANDLESTICK('K技术-晨星')<>0
其中，CIRC_MARKET_CAP表示流通市值，CANDLESTICK表示蜡烛图指标，'K技术-晨星'表示酷特智能早晨之星。该指标综合考虑了选股的波动性、市场规模和技术指标等因素。
Python代码参考
import tushare as ts
import talib
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
# 获取符合条件的股票
for ts_code in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code, circ_mv').ts_code:
stock_data = pro.query('stock_basic', ts_code=ts_code)
if stock_data.iloc[0]['circulating_market_cap'] < 100:
continue
# 判断振幅是否符合条件
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='', end_date='', fields='trade_date, open, high, low, close, pct_chg')
if len(daily_data) == 0:
continue
amplitude = max(daily_data['close'] / daily_data['pre_close'] - 1, daily_data['pre_close'] / daily_data['close'] - 1)
if amplitude <= 1:
continue
# 判断酷特智能早晨之星是否符合条件
daily_data['morning_star'] = talib.CDLDOJISTAR(daily_data['open'].values, daily_data['high'].values, daily_data['low'].values, daily_data['close'].values)
if daily_data.iloc[-1]['morning_star'] == 0:
continue
selected_stocks.append(ts_code)
return selected_stocks
## 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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