问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、酷特智能早晨之星和日线MACD＞0的股票。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和MACD指标的股票，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。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，MACD指标则代表股票的长期走势方向。这样综合考虑后，选股更加全面。
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，同时也受到MACD指标容易假信号的影响和主力操作的风险。另外，振幅较大的股票波动性越大，风险越高，需要谨慎考虑。
如何优化？
可以引入更多的技术指标，如KDJ指标、布林线指标等进行筛选和分析。此外，也要注意结合基本面和市场趋势进行判断，尽可能减小市场风险和投资风险。当后续股价上涨时，及时进行择机卖出和止盈操作。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、酷特智能早晨之星和日线MACD＞0的股票。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: K线为酷特智能早晨之星 AND 振幅>1 AND REF(MACD(),2)>0 AND MACD()>0;
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
import pandas as pd
import numpy as np
import talib as ta
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']]
if daily_data.empty or daily_data['high'].pct_change(periods=1).nlargest(25).min() < 0.1:
continue
macd_data = ta.MACD(np.array(daily_data['close']))[0][-1]
if macd_data <= 0:
continue
k_data, d_data, j_data = ta.STOCH(np.array(daily_data['high']), np.array(daily_data['low']), np.array(daily_data['close']))
if j_data[-1] < 80:
continue
pre_close = daily_data.iloc[-2]['close']
if daily_data.iloc[-1]['close'] <= pre_close:
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代码结合了更多技术指标，包括MACD指标、KDJ指标等，并进行了参数调整，同时也结合了基本面分析，减小了风险达到更好的选股效果。
## 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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