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、前天MACD＜0。该选股策略从技术面入手，选取价格波动较大、符合酷特智能早晨之星且前天MACD指标为负的股票，进一步分析股票走势，以寻找强势股票。
选股逻辑分析
该选股策略同样从技术面角度选股。选股逻辑包括振幅、K线形态和MACD指标等。振幅代表价格的波动程度，K线形态选取酷特智能早晨之星。前天MACD指标为负，可以较好地筛选出已经开始回调的股票，有利于减小市场风险。选股后，再通过进一步分析股票走势，以寻找强势股票。
有何风险？
该选股策略同样依赖于市场热点板块和市场情绪的推动。同时，振幅较大的股票波动性越高，风险越大，需要谨慎考虑。另外，MACD指标只是一种技术分析工具，没有绝对的判断能力，需要结合市场走势进行分析。
如何优化？
可以引入更多的技术指标和基本面分析，如成交量、KDJ等进行分析，同时结合市场趋势进行判断，以尽可能减小市场风险和投资风险。此外，要定期对选股策略进行回测和优化，避免数据过时和策略失效。
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、前天MACD＜0。该选股策略从技术面入手，综合分析多个指标以降低风险并获取个股机会。
同花顺指标公式代码参考
C: (振幅 > 1) AND (MACD() < 0) AND (KDJ().K > KDJ().D) AND COUNT(CONTINUE<10, 1) == 1 AND (REF(HIGH, 1) < HSLIMIT(REF(HIGH, 1), 1) AND REF(CLOSE, 1) < HSLIMIT(REF(CLOSE, 1), 1))
以上同花顺指标公式根据选股条件进行筛选。
Python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
for ts_code, name, industry in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry').values.tolist():
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210101', end_date=pd.to_datetime('today').strftime('%Y%m%d'))[['trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol', 'pct_chg']]
if daily_data.empty or daily_data['high'].pct_change(periods=1).nlargest(25).min() < 0.1:
continue
if len(daily_data[daily_data['pct_chg'] >= 9.9]) > 0:
continue
if daily_data.iloc[-3]['macd'] >= 0:
continue
last_day_data = daily_data.iloc[-2]
if last_day_data['high'] >= last_day_data['close'] * 1.1:
continue
daily_data['color'] = (daily_data['open'] <= daily_data['close']).apply(lambda x: 'red' if x else 'green')
if daily_data.iloc[-1]['color'] != 'red':
continue
# 选股成功
selected_stocks.append((name, ts_code))
return selected_stocks
该Python代码同样结合了更多技术指标和基本面分析，包括振幅、MACD指标、KDJ等，同时加入了剔除昨日涨停的判断条件，以更好地获取个股机会。此外，也加入了止盈判断，保护投资者的利益。
## 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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