问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高, 昨日竞价换手率大于0.26, 20日均线大于120日均线
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于技术分析和市场行为分析的。首先，它选择在两天内达到最高点的股票，这表明这些股票在短期内有较强的上涨动力。其次，它选择昨日竞价换手率大于0.26的股票，这表明市场对这些股票有较高的兴趣和参与度。最后，它选择20日均线大于120日均线的股票，这表明这些股票的短期趋势比长期趋势更为积极。
有何风险？
这个策略的潜在风险是它可能过于依赖技术分析和市场行为分析，而忽略了其他重要的因素，如公司的基本面和行业趋势。此外，如果市场出现极端情况，如大规模的市场崩盘或流动性危机，这个策略可能会失效。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入更多的因素，如公司的财务数据、经营状况、行业前景等。此外，可以考虑使用更高级的量化技术，如机器学习算法，来提高策略的准确性和稳定性。
最终的选股逻辑
以下是最终的量化选股策略逻辑：
def select_stock():
# 获取所有A股股票
stocks = get_stocks()
# 筛选出两天内达到最高点的股票
high_points = [stock['high'] for stock in stocks if stock['high'] > stock['high'].shift(1)]
stocks = stocks[stocks['high'].isin(high_points)]
# 筛选出昨日竞价换手率大于0.26的股票
turnover = [stock['turnover'] for stock in stocks if stock['turnover'] > 0.26]
stocks = stocks[stocks['turnover'].isin(turnover)]
# 筛选出20日均线大于120日均线的股票
ma20 = stocks['close'].rolling(window=20).mean()
ma120 = stocks['close'].rolling(window=120).mean()
stocks = stocks[(ma20 > ma120) & (stocks['close'] > ma20.shift(1))]
# 返回符合条件的股票列表
return stocks
python代码参考
## 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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