问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,涨幅<2.6且涨幅>-5,2019分红比例＞25%
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票价格和分红比例来筛选股票。首先，股票需要在两天内达到最高价，这表明股票价格有上涨的趋势。其次，股票的涨幅需要小于2.6，这表明股票价格的上涨速度不是很快，而是比较稳定。最后，股票的涨幅需要大于-5，这表明股票价格在短期内有一定的下跌趋势。
有何风险？
这个策略的逻辑是基于股票价格和分红比例来筛选股票，因此可能会忽略一些其他重要的因素，例如公司的财务状况、行业前景等。此外，由于该策略只考虑股票价格和分红比例，因此可能会忽略一些具有潜力的股票。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入一些其他因素，例如公司的财务状况、行业前景等。此外，可以考虑使用更复杂的算法来筛选股票，例如机器学习算法等。
最终的选股逻辑
以下是最终的选股逻辑：
def select_stock():
# 获取所有上市公司的股票数据
stocks = get_stocks_data()
# 筛选出两天内达到最高价的股票
high_price_stocks = [stock for stock in stocks if stock['high'] == stocks[0]['high']]
# 筛选出涨幅小于2.6且涨幅大于-5的股票
filtered_stocks = [stock for stock in high_price_stocks if stock['close'] - stock['open'] < 2.6 and stock['close'] - stock['open'] > -5]
# 筛选出分红比例大于25%的股票
filtered_stocks = [stock for stock in filtered_stocks if stock['dividend'] / stock['close'] > 0.25]
# 返回筛选后的股票列表
return filtered_stocks
python代码参考
import pandas as pd
def get_stocks_data():
# 获取所有上市公司的股票数据
stocks_data = pd.read_csv('stock_data.csv')
return stocks_data
def select_stock():
# 获取所有上市公司的股票数据
stocks_data = get_stocks_data()
# 筛选出两天内达到最高价的股票
high
## 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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