问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,振幅大于1,dea上涨
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于技术分析和趋势跟踪。首先，它选择在两天内达到最高点的股票，这表明这些股票已经经历了一定的上涨趋势。其次，它选择振幅大于1的股票，这表明这些股票的价格波动较大，可能有更多的机会。最后，它选择dea上涨的股票，这表明这些股票的多头力量较强，可能有更多的上涨潜力。
有何风险？
这个策略的潜在风险包括市场风险、技术分析风险和交易成本风险。市场风险是指股票市场的波动性，可能会导致策略的收益无法达到预期。技术分析风险是指技术分析的准确性，如果技术分析的假设不成立，可能会导致策略的失效。交易成本风险是指交易过程中产生的费用，如果交易成本较高，可能会降低策略的收益率。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑以下几点：
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增加筛选条件：除了高点、振幅和dea上涨外，还可以考虑其他因素，如股票的市值、市盈率等，以提高策略的准确性和可靠性。
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调整筛选条件：可以调整高点、振幅和dea上涨的阈值，以适应不同的市场环境和投资风格。
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使用量化交易软件：可以使用量化交易软件来自动执行交易，以降低交易成本和提高交易效率。
最终的选股逻辑
以下是最终的选股逻辑：
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选择在两天内达到最高点的股票。
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选择振幅大于1的股票。
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选择dea上涨的股票。
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选择市值大于10亿、市盈率小于30的股票。
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选择交易成本低于0.1%的交易软件。
python代码参考
以下是基于pandas和ta-lib库的python代码参考：
import pandas as pd
import talib
def get_top_gainers():
# 获取所有股票的收盘价和成交量数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
df = df[['close', 'volume']]
df = df.set_index('date')
# 计算股票的高点和振幅
df['high'] = df['close'].rolling(window=2).max()
df['low'] = df['close'].rolling
## 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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