问财量化选股策略逻辑
选取振幅大于1、前日实际换手率在3%到28%之间、出现酷特智能早晨之星的股票。
选股逻辑分析
此选股策略主要侧重于价格波动和交易活跃度。选择振幅大于1、前日实际换手率在3%到28%之间的股票比较符合市场走势预判。而酷特智能早晨之星则是一种常见的技术形态，具有较高的参考价值。因此，结合这些指标选股，可以对短期趋势形成一定程度的把握。
有何风险？
该选股策略仅基于短期技术面指标，较为单一，可能会忽略其他影响股票涨跌的重要因素。此外，酷特智能早晨之星也有其局限性，不一定适用于所有的个股，需要加以注意。
如何优化？
可以通过结合更多的基本面因素，如财务状况、行业趋势等，综合分析形成更加完整的选股策略。同时，也可以考虑其他技术指标，综合运用形成多维度的选股模型。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、前日实际换手率在3%到28%之间、出现酷特智能早晨之星的股票。
同花顺指标公式代码参考
// 筛选振幅大于1的股票
amplitude = (HIGH - LOW) / OPEN
amplitude_bool = amplitude >= 1
// 筛选前日实际换手率在3到28之间的股票
volume_ratio = TODAY_VOLUME / REF(YESTERDAY_VOLUME, 1)
volume_ratio_bool = (volume_ratio >= 0.03) & (volume_ratio <= 0.28)
// 筛选出现酷特智能早晨之星的股票
morning_star = TA.CDLMORNINGSTAR(OPEN, HIGH, LOW, CLOSE)
morning_star_bool = morning_star > 0
// 选出符合条件的股票
result = amplitude_bool & volume_ratio_bool & morning_star_bool
// 输出筛选结果
result
Python代码参考
import tushare as ts
import talib
# 筛选条件1：振幅大于1
today_data = ts.get_today_all()
amplitude = (today_data['high'] - today_data['low']) / today_data['open']
amplitude_bool = amplitude >= 1
# 筛选条件2：前日实际换手率在3到28之间
hist_data = ts.get_hist_data('600519')
volume_ratio = hist_data['volume'] / hist_data['volume'].shift(1)
volume_ratio_bool = (volume_ratio >= 0.03) & (volume_ratio <= 0.28)
# 筛选条件3：出现酷特智能早晨之星
open_price = ts.get_hist_data('600519')['open']
high_price = ts.get_hist_data('600519')['high']
low_price = ts.get_hist_data('600519')['low']
close_price = ts.get_hist_data('600519')['close']
morning_star = talib.CDLMORNINGSTAR(open_price.values, high_price.values, low_price.values, close_price.values)
morning_star_bool = morning_star > 0
# 选出符合条件的股票
final_result = today_data.loc[amplitude_bool & volume_ratio_bool & morning_star_bool]
# 输出筛选结果
print(final_result)
注：以上为示例代码，请根据实际情况进行调整。
## 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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