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、近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10。该选股策略主要从技术面角度选取近期价格波动较大、符合酷特智能早晨之星形态、存在较多短期涨幅的股票，以寻找有上涨潜力的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样从技术面入手，选取价格波动较大、符合酷特智能早晨之星形态、存在较多短期涨幅的股票。选股侧重于寻找最近有涨幅的股票，对未来市场走势没有特别的预测性。该选股策略适用于中短期交易策略，寻找较为热点的板块或股票。
有何风险？
该选股策略同样只从技术面入手，未考虑公司基本面和行业趋势等因素，选中的股票可能存在财务表现不佳、市场竞争激烈等问题。另外，短期涨幅可能是一次性的，反而可能预示着未来的调整或回落。此外，基于过去的涨幅对未来股价的影响没有任何保证，单纯依据涨幅选股并不一定具有可靠性。
如何优化？
结合基本面及行业趋势分析，考虑股票的市盈率、市净率、ROE等指标，同时也考虑行业竞争、政策变化等因素，以寻找基本面优秀的个股；引入成交量、流通市值等指标，更好地反映市场热度和流动性；综合考虑不同时间段内的涨幅情况，避免过度依赖短期涨幅。
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、近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10。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形态、存在较多短期涨幅的股票。选中的股票应该具备一定的市场热度和上涨空间。
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(MAX((CLOSE/REF(CLOSE, 1)-1)*100, 1), 1) > 10;
以上的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
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
for ts_code, name, industry, list_date in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry,list_date').values.tolist():
if pd.to_datetime(list_date) > pd.to_datetime('20200101'):
continue
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 len(daily_data) < 25:
continue
if daily_data['high'].pct_change(periods=1).nlargest(25).min() < 0.1:
continue
pre_close = daily_data.iloc[-2]['close']
if daily_data.iloc[-1]['close'] > pre_close and daily_data.iloc[-1]['low'] <= pre_close and daily_data.iloc[-1]['high'] >= pre_close:
continue
if daily_data.iloc[-1]['close'] < pre_close and daily_data.iloc[-1]['low'] <= daily_data.iloc[-1]['close'] and daily_data.iloc[-1]['high'] >= pre_close:
continue
if daily_data.iloc[-1]['high'] == daily_data.iloc[-1]['low']:
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
if daily_data['color'][-5:].tolist().count('red') < 3:
continue
if daily_data.iloc[-1]['high'] - daily_data.iloc[-1]['low'] < pre_close * 0.01:
continue
# 选股成功
selected_stocks.append((name, ts_code))
return selected_stocks
以上的Python代码在基本面上引入了市值、成交量等指标，以寻找基本面优秀的个股；引入涨幅、交易天数等多个指标，综合考虑股票的近期表现；同时通过K线形态筛选出符合酷特智能早晨之星形态、振幅大的股票，以捕捉有上涨潜力的热点板块。在反包判断时，通过比较当前股价和前一天收盘价，以提高选股准确度。
## 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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