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、收盘价位于boll(upper,mid)区间内的股票。该选股策略主要从技术面出发，选取boll(upper,mid)区间内的股票，具有一定的上涨概率。
选股逻辑分析
该选股逻辑在技术面选股的基础上，加入了boll区间的考量，选取收盘价位于boll(upper,mid)区间内的股票。具有一定的上涨概率，但忽略了基本面的考量，可能存在一些应对不良情况的风险。
有何风险？
该选股逻辑忽略了公司基本面的考虑，存在一些应对不良情况的风险，比如突发事故等，对股票价格带来影响。同时，股票的上涨空间和时间存在不确定性，即使收盘价已位于boll(upper,mid)区间内，也无法完全消除风险。
如何优化？
可以适当加入基本面考虑，如盈利能力、财务健康等指标，从综合角度考虑选股。同时，加入量能指标，提高股票的流动性标准，避免做空资本的困扰。对于boll区间内的股票，需要注意其成交量、市场热度等指标，避免出现追高出货、恶意炒作等风险。
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、收盘价位于boll(upper,mid)区间内的股票。该选股策略从技术面角度选股，具有一定的上涨概率。
同花顺指标公式代码参考
m:=(3*(close-MA(C,120))/STD(C,120));
bUP:=(MA(C,20)+2*STD(C,20))*1.0;
bDN:=(MA(C,20)-2*STD(C,20))*1.0;
SELECTED:=(m>1) AND LIANXIAN(LOW,1)=1 AND (CLOSE>bUP) AND (CLOSE<bDN);
以上的同花顺指标公式根据振幅、酷特智能早晨之星、boll区间选股。
Python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
import talib
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
for ts_code, name, market in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,market').values.tolist():
if market == '创业板':
continue
# 技术面
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=datetime.strftime(datetime.now() - timedelta(days=120), '%Y%m%d'), end_date=datetime.strftime(datetime.now(), '%Y%m%d'))
if daily_data.empty or daily_data.iloc[-1]['turnover_rate'] <= 5:
continue
if not check_morning_star(daily_data):
continue
if not check_boll_range(daily_data):
continue
# 选股成功
selected_stocks.append((name, ts_code))
return sorted(selected_stocks, reverse=True)
def check_morning_star(daily_data):
ma5 = daily_data['close'].rolling(window=5).mean()
ma10 = daily_data['close'].rolling(window=10).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 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_boll_range(daily_data):
upper, middle, lower = talib.BBANDS(daily_data['close'].values, timeperiod=20, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
if daily_data.iloc[-1]['close'] > upper[len(upper) - 1] or daily_data.iloc[-1]['close'] < middle[len(middle) - 1]:
return False
return True
以上的Python代码同样是从技术面的角度，选取boll区间内的股票，主要包括振幅、酷特智能早晨之星、收盘价位于boll(upper,mid)区间内等指标。
## 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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