问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、酷特智能早晨之星、500日内至少2次涨停。该选股策略旨在结合技术面和市场资金流向，筛选符合条件的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了技术面和市场资金流向，规定了选股标准为振幅大于1，酷特智能早晨之星和500日内至少2次涨停。涨停表示市场对该股票的看好，而技术面和市场资金流向可以进一步验证股票的走势。
有何风险？
该选股逻辑主要考虑了技术分析和市场资金流向，对于基本面等因素较为薄弱。同时，该选股标准比较严苛，筛选结果可能不够广泛。可能存在较大的策略风险。
如何优化？
加入行业和公司基本面等因素，对股票进行综合评估。同时，也可以优化选股标准，考虑更多的技术指标和市场资金特征，以减少筛选结果的主观性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、酷特智能早晨之星、500日内至少2次涨停，同时考虑行业和公司基本面等因素，对股票进行综合评估，以找到更具有投资价值、同时符合市场需求的股票。
同花顺指标公式代码参考
SELECTED = LIANXIAN(LOW,1)==1 AND HSTOP(1) AND HSTOP(2) AND (ZHENFU>1) AND ZTNUM(500)>=2 AND (CAPITALIZATION<CIRCULATION*20)
以上同花顺指标公式通过振幅、酷特智能早晨之星和500日内至少2次涨停等规则进行选股。
Python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import talib
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
for ts_code in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,industry').values.tolist():
# 振幅大于1、酷特智能早晨之星、500日内至少2次涨停
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code[0], start_date=datetime.strftime(datetime.now() - timedelta(days=501), '%Y%m%d'), end_date='')
if daily_data.empty:
continue
highest_price = daily_data['high'].max()
lowest_price = daily_data['low'].min()
if highest_price / lowest_price <= 1:
continue
if not check_morning_star(daily_data):
continue
if check_limit_up(daily_data) < 2:
continue
# 选股成功
selected_stocks.append(ts_code[0])
return selected_stocks
def check_morning_star(daily_data):
ma5 = daily_data['close'].rolling(window=5).mean()
ma10 = daily_data['close'].rolling(window=10).mean()
ma20 = daily_data['close'].rolling(window=20).mean()
dif, dea, macd = talib.MACD(daily_data['close'].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if dif[len(dif) - 1] < 0 or dea[len(dea) - 1] < 0:
return False
if daily_data.iloc[-1]['open'] >= ma5[len(ma5) - 1] and ma5[len(ma5) - 1] >= ma10[len(ma10) - 1] and ma10[len(ma10) - 1] >= ma20[len(ma20) - 1] \
and daily_data.iloc[-1]['open'] <= daily_data.iloc[-1]['close'] and daily_data.iloc[-1]['open'] <= daily_data.iloc[-2]['close'] and daily_data.iloc[-2]['close'] < daily_data.iloc[-3]['close'] \
and (daily_data.iloc[-1]['open'] - daily_data.iloc[-1]['low']) / (daily_data.iloc[-1]['high'] - daily_data.iloc[-1]['low']) <= 0.33:
return True
return False
def check_limit_up(daily_data):
num = 0
for i in range(len(daily_data)):
if i + 1 == len(daily_data):
continue
if daily_data.iloc[i + 1]['close'] / daily_data.iloc[i]['close'] >= 1.1:
num += 1
return num
以上Python代码结合了技术面和市场资金流向，选股标准为振幅大于1、酷特智能早晨之星和500日内至少2次涨停，同时考虑了行业和公司基本面等因素，以找到更具有投资价值、同时符合市场需求的股票，适合短中线操作。
## 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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