问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,反包,酷特智能早晨之星。
选股逻辑分析
该选股策略在之前的基础上，又引入了酷特智能早晨之星这一指标，该指标是基于K线图的技术分析指标之一，用于判断股票价格反转的趋势，结合振幅和反包指标，可以更加准确地挑选处于反转趋势的股票。
有何风险？
该选股策略虽然引入了酷特智能早晨之星的指标，但仍没有考虑股票的基本面等情况，有可能会忽略掉潜力股票。同时，技术指标本身也会受到市场波动和投机情绪的影响，所选择的股票并不一定符合股票的真实价值，存在一定风险。
如何优化？
可以结合基本面指标，如PE、PB等，更全面地考虑股票的价值。同时，在使用技术指标时，可以采用多个指标进行对比，减少个别指标对策略的影响，同时可以按照不同时期的股票进行指标参数的动态调节，以适应市场的波动和情况。
最终的选股逻辑
基于以上分析，提出下面完善后的选择逻辑：
- 振幅大于1；
- 反包出现；
- 酷特智能早晨之星出现；
- 过滤得到满足条件的股票。
同花顺指标公式代码参考
以下是该选股策略的指标公式代码：
F01: HIGH/LOW-1 > 0.01; // 振幅大于1
F02: NOT(SIGN(CLOSE - REF(CLOSE, 1)) == SIGN(REF(CLOSE, 1) - REF(CLOSE, 2))); // 反包
F03: Ta('CDLTASUKIGAP', 0, open, high, low, close) == 100; // 酷特智能早晨之星
FILTER: F01 AND F02 AND F03;
SELECT(IF(1, 1, 0),"选股"); // 输出文本信息：选股
python代码参考
以下是 Python 实现该策略的选股逻辑：
def stock_filter(dv, symbols):
# 获取数据，计算指标
high = dv.get_ts('high', symbol=symbols)
low = dv.get_ts('low', symbol=symbols)
close = dv.get_ts('close', symbol=symbols)
ta_func = Ta('CDLTASUKIGAP', 0, open, high, low, close)
morning_star = (ta_func == 100)
amplitude = (high / low - 1 > 0.01)
reverse_pattern = (Ta('CDL2CROWS', 0, open, high, low, close) == 100)
selected_stocks = ((amplitude & reverse_pattern) & morning_star)
selected_stocks.sort_values("close", ascending=True, inplace=True)
return selected_stocks.index.tolist()
在振幅以及反包指标的基础上增加了酷特智能早晨之星指标的监测，以更好地确定反转信号，利用动态调节等方法增强策略的有效性。
## 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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