问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,竞价涨幅＞-2＜5,dea上涨
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于技术分析和量化交易的。首先，它选择在两天内达到最高点的股票，这表明这些股票已经经历了一定的上涨。然后，它筛选出在竞价阶段涨幅大于-2并且小于5的股票，这表明这些股票有较强的买入意愿。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。
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，而忽略了其他重要的基本面因素。此外，由于该策略只选择在两天内达到最高点的股票，因此可能会错过一些长期上涨的股票。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入一些基本面因素，例如公司的财务状况、盈利能力等。此外，可以考虑延长策略的时间框架，以捕捉更长期的上涨趋势。
最终的选股逻辑
def select_stock():
# 获取所有股票的高点和竞价涨幅
highs = get_highs()
gains = get_gains()
# 筛选出两天内达到最高点的股票
highs = highs[highs.index[-2:]]
# 筛选出在竞价阶段涨幅大于-2并且小于5的股票
gains = gains[gains.index[-2:] > -2 and gains.index[-2:] < 5]
# 筛选出dea上涨的股票
gains = gains[gains['dea'] > 0]
# 返回符合条件的股票列表
return gains.index.tolist()
python代码参考
def get_highs():
# 获取所有股票的历史最高价
highs = df['high'].values
return highs
def get_gains():
# 获取所有股票的竞价涨幅
gains = df['pct_chg'].values
return gains
def select_stock():
# 获取所有股票的高点和竞价涨幅
highs = get_highs()
gains = get_gains()
# 筛选出两天内达到最高点的股票
highs = highs[highs.index[-2:]]
# 筛选出在竞价阶段涨幅大于-2并且小于5的股票
gains = gains[gains.index[-2:] > -2 and gains.index
## 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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