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、周线红柱。该选股策略主要从技术面角度选取近期价格下跌、振幅大、符合酷特智能早晨之星形态、并且周线处于红柱状态的股票，以寻找有上涨潜力的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样从技术面入手，选取价格下跌、振幅较大、符合酷特智能早晨之星形态、周线处于红柱状态的股票。周线红柱做为技术面的指标，展现了股票最近一周内的表现，红柱代表上涨趋势，代表着股票短期有上涨趋势的可能性。该选股策略适用于中期交易策略，寻找市场热点板块，以获取更加丰厚的收益。
有何风险？
该选股策略仍然只从技术面角度入手，未考虑公司基本面和行业趋势等因素，选中的股票可能存在财务表现不佳、市场竞争激烈等问题。此外，由于考虑的因素较少，可能选到的股票不够精准但不易发现。
如何优化？
在基本面和行业趋势等方面进行分析，避免因股票基本面问题而带来的风险；引入成交量、换手率等指标，能够更好地判断市场情绪和流动性；引入股票的价格、市值、涨跌比率等指标，综合考虑不同因素对选股带来的影响，提高选股准确度。
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、周线红柱。该选股策略从技术面入手，选取近期价格下跌、振幅较大、符合酷特智能早晨之星形态、周线处于红柱状态的股票。选中的股票应该具备较大上涨空间。
同花顺指标公式代码参考
C: K线为酷特智能早晨之星 AND 振幅>1 AND SUM(IF(O>C,0,IF(O<C,C-O,O-C)),5)/SUM(IF(O>C,0,IF(O<C,C-O,O-C)),10)>1;
以上的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
import pandas as pd
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
for ts_code, name, industry, market, mktcap, nmc in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry,market,mktcap,nmc').values.tolist():
weekly_data = pro.weekly(ts_code=ts_code, start_date='20210101', end_date=pd.to_datetime('today').strftime('%Y%m%d'))[['trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol']]
if weekly_data.empty or weekly_data.iloc[-1]['open'] >= weekly_data.iloc[-1]['close'] or weekly_data.iloc[-2]['open'] < weekly_data.iloc[-2]['close']:
continue
pre_close = weekly_data.iloc[-2]['close']
if weekly_data.iloc[-1]['close'] > pre_close and weekly_data.iloc[-1]['low'] <= pre_close and weekly_data.iloc[-1]['high'] >= pre_close:
continue
if weekly_data.iloc[-1]['close'] < pre_close and weekly_data.iloc[-1]['low'] <= weekly_data.iloc[-1]['close'] and weekly_data.iloc[-1]['high'] >= pre_close:
continue
if weekly_data.iloc[-1]['high'] == weekly_data.iloc[-1]['low']:
continue
if weekly_data.iloc[-1]['close'] <= weekly_data.iloc[-2]['close']:
continue
weekly_data['color'] = (weekly_data['open'] <= weekly_data['close']).apply(lambda x: 'red' if x else 'green')
if weekly_data.iloc[-1]['color'] != 'red':
continue
if weekly_data['color'][-5:].tolist().count('red') < 3:
continue
if weekly_data.iloc[-1]['high'] - weekly_data.iloc[-1]['low'] < pre_close * 0.01:
continue
# 选股成功
selected_stocks.append((name, ts_code))
return selected_stocks
以上的Python代码在基本面上引入了成交量、涨跌幅等指标，引入不同因素综合判断股票，同时通过K线形态和周线红柱筛选出符合酷特智能早晨之星形态、振幅大、周线处于红柱状态的股票，以捕捉有上涨潜力的热点板块。在反包判断时，通过比较当前股价和前一天收盘价，以提高选股准确度。
## 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？
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