问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,涨幅<2.6且涨幅>-5,PE>0
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票价格和市盈率的。首先，它要求股票在最近两天的最高价中选择最高价。然后，它要求股票的涨幅小于2.6并且涨幅大于-5。最后，它要求股票的市盈率大于0。
有何风险？
这个策略的风险在于它可能无法准确地预测股票的价格走势。如果股票的价格在短期内出现剧烈波动，那么这个策略可能会选择错误的股票。此外，如果股票的市盈率过高，那么这个策略可能会选择一些高估的股票。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑增加更多的筛选条件。例如，可以考虑加入股票的市值、行业和盈利能力等因素。此外，可以考虑使用技术分析指标来预测股票的价格走势。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
def select_stock():
# 获取所有A股股票的名称和代码
stocks = get_stocks()
# 筛选出最近两天的最高价
highs = [stock['high'] for stock in stocks if stock['date'] >= (datetime.now() - timedelta(days=2))]
# 筛选出涨幅小于2.6并且涨幅大于-5的股票
selected_stocks = []
for stock in stocks:
if stock['high'] in highs:
if stock['close'] - stock['high'] < 2.6 and stock['close'] - stock['high'] > -5:
selected_stocks.append(stock['name'])
# 筛选出市盈率大于0的股票
selected_stocks = [stock for stock in selected_stocks if stock['pe'] > 0]
return selected_stocks
python代码参考
import datetime
import pandas as pd
def get_stocks():
# 获取所有A股股票的名称和代码
stocks = pd.read_csv('stock_data.csv')
return stocks
def select_stock():
# 获取所有A股股票的名称和代码
stocks = get_stocks()
# 筛选出最近两天的最高价
highs = [stock['high'] for stock in stocks if stock['date'] >= (datetime.now() - timedelta(days=2
## 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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