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、昨日主力控盘。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昨日主力控盘。主力控盘可以进一步验证股票的走势和市场资金流向。
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、昨日主力控盘，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 ZDPORI1<'11' AND MA5>MA10 AND (ZHENFU>1) 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昨日主力控盘等规则进行选股。
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、昨日主力控盘
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code[0], start_date=datetime.strftime(datetime.now() - timedelta(days=2), '%Y%m%d'), end_date=datetime.strftime(datetime.now() - timedelta(days=1), '%Y%m%d'))
if daily_data.empty or daily_data.iloc[-1]['turnover_rate'] <= 5:
continue
main_force_control = (daily_data.iloc[-1]['vol'] - daily_data.iloc[-1]['vol'] / (1 + daily_data.iloc[-1]['turnover_rate'] / 100)) / daily_data.iloc[-1]['vol'] >= 0.6
if not check_morning_star(daily_data):
continue
if not main_force_control:
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()
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
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昨日主力控盘，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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