问财量化选股策略逻辑
本选股策略选择振幅大于1、昨日成交额大于6千万、高点为两日最高的股票为基本条件。
选股逻辑分析
本选股策略主要从技术面和市场活跃度入手。振幅大于1表明股票波动较大，近期表现活跃。昨日成交额大于6千万表明市场对此股票关注度较高。高点为两日最高表示该股票近期表现持续向上，可以作为参考指标。通过这三个条件的筛选，可以选出相对较为有潜力的股票，提高选股的概率性。
有何风险？
本选股策略可能会受到市场波动、黑天鹅事件等非市场因素的影响，导致选出的股票未来表现不佳。同时，高点为两日最高的条件可能会造成选股的局限性，无法全面反映股票的投资价值和未来表现。
如何优化？
可以在高点为两日最高的条件基础上，添加更多技术指标和数据，从不同方面多维度地分析选股。同时，可以进行更为深入的研究和数据挖掘，发掘更有潜力的股票。优化后的选股策略应该是基于全面分析、实用性、规范性和可复制性的综合系统。
最终的选股逻辑
本选股策略的最终逻辑为：振幅大于1、昨日成交额大于6千万、高点为两日最高的股票。
同花顺指标公式代码参考
没有相应的指标公式。
python代码参考
import tushare as ts
# 读取股票数据
df = ts.get_k_data('000001', '2')
# 筛选条件1：振幅大于1
df['AMPLITUTE'] = df.apply(lambda row: row['high'] - row['low'], axis=1)
df = df[df['AMPLITUTE'] > 1]
# 筛选条件2：昨日成交额大于6千万
df['amount'] = ts.get_k_data('000001', '1').iloc[0]['volume']
df = df[df['amount'] > 60000000]
# 筛选条件3：高点为两日最高
df = df.sort_values('high', ascending=False)
df = df.iloc[:2]
# 输出选股数据
print(df)
## 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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