问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高, 换手率3%-12%, macd零轴以上
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，它要求股票在两天内达到最高点，这表明股票价格已经上涨了一段时间，并且可能有继续上涨的趋势。其次，它要求股票的换手率在3%到12%之间，这意味着股票的交易活跃度适中，没有过度交易或极度低迷的情况。最后，它要求股票的macd指标在零轴以上，这表明股票的短期和长期趋势是向上的。
有何风险？
这个策略的潜在风险包括市场风险、技术分析风险和量化交易风险。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。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，那么策略的表现可能会受到影响。量化交易风险是指量化交易的准确性，如果量化交易的参数设置不当，那么策略的表现可能会受到影响。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑以下几点：
- 增加更多的筛选条件，例如股票的市值、行业、盈利能力等，以提高策略的准确性和稳定性。
- 调整策略的参数，例如换手率的范围、macd指标的参数等，以适应不同的市场环境和股票特征。
- 使用更多的数据源和分析工具，例如新闻、宏观经济数据、技术指标等，以提高策略的准确性和可靠性。
最终的选股逻辑
def select_stock():
# 获取股票数据
stock_data = get_stock_data()
# 筛选条件
stock_data = stock_data[(stock_data['high'] == stock_data['high'].max()) &
(stock_data['turnover'] > 3) &
(stock_data['macd'] > 0)]
# 调整参数
stock_data = stock_data[(stock_data['turnover'] > 5) &
(stock_data['macd'] > 0.1)]
# 选择最佳股票
best_stock = stock_data['symbol'].iloc[0]
return best_stock
python代码参考
import talib
import pandas as pd
def get_stock_data():
## 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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