问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1，昨天出现在龙虎榜单上的股票，且当日出现酷特智能早晨之星形态的股票。通过选择振幅较大的股票和龙虎榜上热门股票中符合形态分析的股票，寻找具有较高收益潜力的标的。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明短期内波动较大，可以出现较高的投资机会；
- 昨天出现在龙虎榜单上的股票通常具有短期市场炒作波动的可能性，可以作为固定收益（短线交易）的投资机会；
- 酷特智能早晨之星形态是一种短线买入信号，其具备较高的命中率和简便性，同时也具有一定的参考价值；
- 选股逻辑中关键的排序依据、动态调整、选股时间点选取和选股个数的确定等需要考验策略的适应性。
有何风险？
- 形态分析可能存在市场变化或偏差引发的偏离情况，策略的可靠性和鲁棒性有待考虑；
- 选股逻辑中存在波动较大的股票，投资风险较大。
如何优化？
- 结合其他技术面分析指标，如MACD、KDJ指标等提高策略准确性和可靠性；
- 在选股逻辑中加入基本面因素，尤其需要对于行业进行更为精准的分析；
- 根据不同市场和行业的变化，对选股逻辑进行动态调整；
- 进行相应的风控措施，如设定一定的止损、限价等手段，及时削减风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1，昨天出现在龙虎榜单上的股票，且当日出现酷特智能早晨之星形态的股票，同时综合考虑市场热点等因素，实现公司基本面和技术面的双重筛选。
同花顺指标公式代码参考
# 计算振幅
high = REF(HIGH, 1)
low = REF(LOW, 1)
close = REF(CLOSE, 1)
amplitude = 100 * (high - low) / close
picks_amplitude = IF(amplitude > 1, 1, 0)
# 判断昨天是否出现在龙虎榜上
lhb_data = LHB
yesterday_lhb = REF(lhb_data['buy'] + lhb_data['sell'], 1)
picks_lhb = IF(yesterday_lhb > 0, 1, 0)
# 判断今天是否出现酷特智能早晨之星形态
data = KTFUNCTIONS.CDLPREGAP.CDLPREGAP(REF(TRADINGDAY(), 1), count=None)
data = data[data['signal'] == 100]
picks_star = set(data['ts_code'].tolist())
# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude * picks_lhb * set(picks_star)
picks_final = SortBy(picks, CLOSE, descending=True)
# 输出选股结果
WriteIf(picks_final, picks_final, 0)
python代码参考
# 计算振幅
df['amplitude'] = 100 * (df['high'] - df['low']) / df['close']
picks_amplitude = set(df[df['amplitude'] > 1]['ts_code'].tolist())
# 判断昨天是否出现在龙虎榜上
lhb_data = pro.top_list(trade_date='20211008', fields='ts_code')
yesterday_lhb = set(lhb_data['ts_code'].tolist())
# 判断今天是否出现酷特智能早晨之星形态
data = talib.CDLPREGAP(df['open'].values, df['high'].values, df['low'].values, df['close'].values)
df['star'] = data
picks_star = set(df[df['star'] == 100]['ts_code'].tolist())
# 选取符合条件的股票
picks = set(picks_amplitude) & set(yesterday_lhb) & set(picks_star)
# 输出选股结果
print(picks)
## 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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