问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,振幅大于1,k小于20
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票价格的波动性和短期趋势来选择股票。首先，它选择在两天内达到最高价的股票，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，可能有更多的机会进行交易。最后，它选择K小于20的股票，这表明这些股票的短期趋势较为稳定，不太可能出现大幅下跌的情况。
有何风险？
这个策略的潜在风险包括市场风险、交易成本和流动性风险。市场风险是指股票市场的波动性，可能会导致股票价格的大幅波动，从而影响策略的表现。交易成本是指交易股票时需要支付的费用，包括交易佣金和交易税等。流动性风险是指某些股票的流动性较差，可能会导致交易困难和价格不准确。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑以下几点：
- 使用更多的数据来评估股票的短期趋势和波动性，以提高策略的准确性。
- 考虑使用其他技术指标来评估股票的价格趋势和波动性，以提高策略的准确性。
- 考虑使用风险管理工具来控制策略的风险水平，以保护投资者的资金安全。
最终的选股逻辑
def select_stock():
# 获取所有A股股票的列表
stocks = get_stocks()
# 选择两天内达到最高价的股票
high_price_stocks = [stock for stock in stocks if stock['high'] == max(stock['high'])]
# 选择振幅大于1的股票
volatility_stocks = [stock for stock in stocks if stock['volatility'] > 1]
# 选择K小于20的股票
stability_stocks = [stock for stock in stocks if stock['k'] < 20]
# 合并三个条件下的股票列表
final_stocks = high_price_stocks & volatility_stocks & stability_stocks
return final_stocks
python代码参考
import tushare as ts
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有A股股票的列表
stocks = pro.realtime_quotes('000001.SZ')
# 选择两天内达到最高
## 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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