问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高, 竞价涨幅＞-2＜5, 10日涨幅大于0小于35
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票的高点、竞价涨幅和10日涨幅来筛选股票。具体来说，它要求股票在最近的两个交易日中出现过最高价，并且在竞价阶段的涨幅要大于-2并且小于5。此外，股票的10日涨幅也要大于0并且小于35。
这个策略的逻辑看起来比较清晰，但是它可能存在一些风险。首先，如果股票的价格波动较大，那么高点的出现可能会比较频繁，这可能会导致策略频繁地买入和卖出股票。其次，如果股票的价格波动较大，那么竞价涨幅和10日涨幅的计算也会受到较大影响，这可能会导致策略的准确性降低。
为了优化这个策略，我们可以考虑以下几点：
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限制高点出现的频率：可以通过设置一个高点出现的阈值来限制高点出现的频率。例如，我们可以设置高点出现的次数不能超过3次。
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考虑使用其他指标：除了竞价涨幅和10日涨幅之外，我们还可以考虑使用其他指标来筛选股票。例如，我们可以使用MACD指标来筛选股票。
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考虑使用量化交易系统：量化交易系统可以自动执行策略，从而减少人工干预的风险。
最终的选股逻辑如下：
def select_stock():
# 获取最近两个交易日的最高价
high_prices = get_high_prices()
# 获取竞价涨幅
bid_prices = get_bid_prices()
bid_prices = bid_prices - bid_prices.shift(1)
# 获取10日涨幅
ten_day_prices = get_ten_day_prices()
# 筛选出符合条件的股票
selected_stocks = (high_prices > high_prices.shift(1)) & \
(bid_prices > -2) & \
(bid_prices < 5) & \
(ten_day_prices > 0) & \
(ten_day_prices < 35)
return selected_stocks
python代码参考
def get_high_prices():
# 获取股票的高点
# ...
def get_bid_prices():
# 获取股票的竞价价格
# ...
def get_ten_day_prices():
# 获取股票
## 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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