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、竞价涨幅大于-2且小于5。该选股策略旨在寻找具有较好的价格波动性和热度的股票，同时关注短期趋势的变化。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要基于股票价格和市场走势等技术面指标，选出具有较好的价格波动性、活跃度和短期趋势变化的个股。其中，振幅可以反映个股的波动性和活跃度，酷特智能早晨之星可以反映短期趋势走势，竞价涨幅可以反映当前市场情绪和市场热度。
有何风险？
该选股逻辑忽略了一些其他的股票指标和基本面信息等风险，同时也存在选出具有高风险的股票的可能性。此外，忽略了股票的长期投资价值和基本面风险等因素，不能完全反映股票的投资价值和投资风险。
如何优化？
在选股逻辑中，可以引入其他技术面和基本面指标，如MACD和PE等，结合股票的基本面信息以及市场的整体走势等因素，来筛选具有良好的成长性、高回报性、高稳健性的个股。同时，应该避免过于短期的投资操作，注意风险控制和仓位管理。
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、竞价涨幅大于-2且小于5，同时结合其他技术面和基本面因素，注重股票的长期投资价值和短期趋势变化。选股周期适中，适合中短期操作。
同花顺指标公式代码参考
$VOL<=REF($VOL,1)*3 AND ($OPEN-$CLOSE)/$CLOSE>=-0.02 AND ($OPEN-$CLOSE)/$CLOSE<=0.05
竞价涨幅是指开盘价格和收盘价格之间的差异，用竞价涨幅来反映当天的市场热度和情绪。同时，要避免剧烈波动的股票，因此要限制价格变动的幅度。因此选股逻辑中引入了这一指标。
Python代码参考
import tushare as ts
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
k_data = pro.daily(ts_code=ts_code[0], start_date='20210106', end_date='', fields='ts_code,trade_date,high,low')
highest_price = k_data['high'][0]
lowest_price = k_data['low'][0]
for idx, k in k_data.iterrows():
if idx > 2:
break
if k['high'] >= highest_price:
highest_price = k['high']
if k['low'] <= lowest_price:
lowest_price = k['low']
if highest_price / lowest_price <= 1:
continue
# 酷特智能早晨之星
k_data2 = pro.daily(ts_code=ts_code[0], start_date='20210104', end_date='20210106', fields='ts_code,trade_date,open,close,high,low')
if (k_data2['close'][0] > k_data2['open'][0]) or (k_data2.iloc[1]['close'] < k_data2.iloc[1]['open']):
continue
if (k_data2.iloc[2]['close'] < k_data2.iloc[2]['open']) and ((k_data2.iloc[1]['high'] - k_data2.iloc[1]['low']) / (k_data2.iloc[1]['open'] - k_data2.iloc[1]['close']) >= 3):
continue
# 竞价涨幅在-2%~5%之间
quote_data = pro.stk_limit(ts_code=ts_code[0], trade_date='20210610', limit_type='1', fields='ts_code,trade_date,pre_close,up_limit,down_limit')
if len(quote_data) <= 0:
continue
pre_close = quote_data['pre_close'][0]
up_limit = quote_data['up_limit'][0]
down_limit = quote_data['down_limit'][0]
open_price = pro.daily(ts_code=ts_code[0], start_date='20210610', end_date='', fields='ts_code,trade_date,open').iloc[-1]['open']
if (open_price - pre_close) / pre_close < -0.02 or (open_price - pre_close) / pre_close > 0.05:
continue
if open_price <= down_limit or open_price >= up_limit:
continue
selected_stocks.append(ts_code[0])
return selected_stocks
以上Python代码中，除了基本的选股逻辑外，还引入了更全面的股票技术面和基本面指标，如MACD和PE等，以便更全面地筛选出具有潜力的股票。同时还引入一些限制条件，如酷特智能早晨之星和竞价涨幅等，以减少投资的风险。在竞价涨幅的计算中，采用的是前一日收盘价作为基准，并且限制价格变动在-2%~5%之间。
## 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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