问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、下午大单净流入和出现酷特智能早晨之星的股票作为选股标准，选取结果中的个股视为投资标的。
选股逻辑分析
酷特智能早晨之星是一种经典的日本蜡烛图形态，通常是由三根蜡烛图构成，即先由一根大幅下跌的蜡烛线，其次为一根小幅波动的蜡烛线，最后为一根大幅上涨的蜡烛线，代表了市场情绪由悲观转向乐观的变化。同时采取振幅大于1和下午大单净流入指标，反映当前股票交易的波动性和资金流入情况。
有何风险？
本选股策略存在对股票技术面的过度依赖，而忽略了股票的基本面数据，过度依赖技术面容易造成操作风险。同时，酷特智能早晨之星的判断容易产生误判，存在一定的风险。
如何优化？
除了考虑技术面指标以外，还应该考虑到基本面数据的影响，如PE、PB等指标。同时，在振幅、大单净流入和酷特智能早晨之星指标的基础上，再引入其它技术指标，如MACD、RSI等，以提高选股的准确性和操作性。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、下午大单净流入和出现酷特智能早晨之星的股票作为选股标准，选取结果中的个股视为投资标的，后续应对标的进行基本面和宏观面过滤，充分评估其投资价值。在风险管控方面，可采取止盈止损等措施降低风险。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1：(HIGH-LOW)/PRE_CLOSE > 0.01
下午大单净流入：C - O > (0.005*V-MA(V,3))/10000
酷特智能早晨之星：(REF(CLOSE, 1) < REF(OPEN, 1)) AND (OPEN < REF(LOW, 1)) AND (CLOSE > REF(CLOSE, 1))
python代码参考
# 引入Tushare库、Numpy库、Pandas库、TA库
import tushare as ts
import numpy as np
import pandas as pd
import ta
# 连接Tushare库
pro = ts.pro_api()
# 查询所有股票的数据
all_data = pro.stock_basic()
# 根据选股条件进行筛选
selected_stocks = []
for ts_code in all_data["ts_code"]:
# 获取股票数据
k_data = pro.klines(ts_code=ts_code, start_date='1 month ago', end_date='today', freq='D')
if (k_data.high - k_data.low) / k_data.pre_close > 0.01 and \
(k_data.close - k_data.open) > ((0.005 * k_data.vol - ta.trend.MA(k_data.vol, 3)) / 10000) and \
(k_data["close"].shift(1) < k_data["open"].shift(1)) & \
(k_data["open"] < k_data["low"].shift(1)) & \
(k_data["close"] > k_data["close"].shift(1)):
selected_stocks.append(ts_code)
# 输出选中的股票
print(selected_stocks)
其中，TA是量化交易库之一，MA表示均线，REF表示引用前一天的数据，STD表示标准差。
## 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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