问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高, 换手率3%-12%,dea上涨
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。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，它选择换手率在3%到12%之间的股票，这意味着这些股票的交易活跃度适中，表明市场对该股票有一定的兴趣。最后，它选择dea上涨的股票，这表明市场对该股票的未来走势持乐观态度。
有何风险？
这个策略的潜在风险包括市场风险、技术分析的局限性以及换手率的误导性。市场风险是指股票价格的波动性，即使股票符合策略的条件，也可能在短期内出现大幅下跌。技术分析的局限性是指技术分析只能提供一些参考，而不能完全预测股票的未来走势。换手率的误导性是指高换手率并不一定意味着股票有良好的市场表现，因为高换手率也可能是因为市场对该股票的不信任或市场对该股票的过度投机。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑以下几点：
- 增加策略的灵活性，例如考虑加入更多技术指标或市场行为指标。
- 调整策略的参数，例如调整高点的计算方法或换手率的范围。
- 结合其他因素，例如宏观经济因素或公司基本面因素，以更好地预测股票的未来走势。
最终的选股逻辑
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)]
# 筛选出换手率在3%到12%之间的股票
turnover = [stock['turnover'] for stock in stocks if stock['turnover'] > 3 and stock['turnover'] < 12]
# 筛选出dea上涨的股票
dea = [stock['dea'] for stock in stocks if stock['dea'] > stock['dea'].shift(1)]
# 合并筛选结果
selected_stocks = pd.merge(selected_stocks, high_points, on='date')
selected
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
