问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1,集中度70<20%,酷特智能早晨之星。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。
选股逻辑分析
该选股策略主要从价格波动、市场集中度、技术指标等方面对股票进行筛选。振幅较大的股票波动大，有更高的收益可能；市场集中度适当可以避免行业均衡困局；利用酷特智能早晨之星的形态判断来寻找早期见底回升股。通过结合多维指标进行选股，以此提高筛选的准确性和可操作性。
有何风险？
该选股策略主要风险如下：
- 选股条件过于注重市场情绪，可能忽略了公司的基本面因素；
- 酷特智能早晨之星不是百分百准确的形态指标，可能出现误判；
- 选股条件过于细致，可能会导致选股结果过于狭窄；
- 选股条件过于主观，可能出现过度拟合。
如何优化？
为缓解以上风险，可以考虑以下优化措施：
- 优化选股条件，引入更多的基本面指标、技术指标等进行选股；
- 适当放宽选股条件或调整条件比重，以获取更多潜在投资机会；
- 结合多个形态指标或其他技术指标进行筛选，降低选股的风险；
- 在选股条件中引入量价因素，以更好地把握市场情绪。
最终的选股逻辑
经过优化后，我们得到以下完善版的选股逻辑：
- 振幅选择在1%-10%之间；
- 市场集中度在70%-100%之间；
- 选取满足酷特智能早晨之星的股票；
- 其他基本面因素、技术指标等根据需求适当引入。
注：以上选股逻辑仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的相关代码：
/* 将具体选股条件填充至筛选公式中 */
SELECT
/* 振幅选择在1%-10%之间 */
(HIGH/LOW - 1) >= 0.01 AND (HIGH/LOW - 1) <= 0.1 AND
/* 市场集中度在70%-100%之间 */
CIRCMARKETVALUE/TOTALMARKETVALUE >= 0.7 AND CIRCMARKETVALUE/TOTALMARKETVALUE <= 1 AND
/* 选取酷特智能早晨之星的股票 */
(CLOSE < OPEN AND YESTERDAY(CLOSE) < YESTERDAY(OPEN) AND YESTERDAY(CLOSE) > YESTERDAY(LOW)) AND
ORDER BY STOCKPREHOT DESC
python代码参考
以下是选股策略的 Python 代码示例：
import tushare as ts
def is_selected(code):
'''
判断股票是否符合选股策略
'''
# 获取股票基本信息、技术指标等数据
stock_info = ts.get_stock_basics().loc[code]
# 判断股票是否符合条件（振幅、市场集中度、酷特智能早晨之星）
if 0.01 <= (stock_info['high'] - stock_info['low']) / stock_info['close'] <= 0.1 and \
0.7 <= (stock_info['circulating_share']*stock_info['price']) / (stock_info['totals']*100000000) <= 1 and \
stock_info['name'] not in ['金融', '房地产'] and \
stock_info['close'] < stock_info['open'] and \
ts.get_k_data(code, index=False, start='20210101').iloc[-2]['close'] < ts.get_k_data(code, index=False, start='20210101').iloc[-2]['open'] and \
ts.get_k_data(code, index=False, start='20210101').iloc[-2]['close'] > ts.get_k_data(code, index=False, start='20210101').iloc[-2]['low']:
return True
return False
# 获取符合策略要求的股票列表，并按个股热度从大到小排序
selected_stocks = ts.get_stock_basics().index[ts.get_stock_basics().apply(is_selected, axis=1)]
selected_stocks = ts.get_realtime_quotes(selected_stocks).sort_values('amount', ascending=False)['code'].tolist()
# 根据选股结果进行后续交易操作
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他交易策略
示例代码通过 Tushare 库获取相应的股票数据和历史价格信息、基础指标等数据，结合选股逻辑进行筛选和排序，最终得到符合要求的股票列表。在实际交易中，可根据筛选和排序结果进行后续的操作。
## 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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