问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高, 昨日竞价换手率大于0.26,rsi小于65
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，这表明这些股票在短期内有较强的上涨动力。其次，它选择昨日竞价换手率大于0.26的股票，这表明这些股票在市场上有较高的活跃度和交易量。最后，它选择rsi小于65的股票，这表明这些股票的短期趋势是下跌的，可能有反弹的机会。
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和市场行为分析，而忽略了其他重要的因素，如公司的基本面和行业趋势。此外，如果市场出现极端情况，如大规模的金融危机或政治事件，这个策略可能会失效。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入更多的因素，如公司的财务数据、经营状况、行业趋势等。此外，可以考虑使用更高级的技术分析方法，如趋势线分析、均线分析等，以提高策略的准确性和可靠性。
最终的选股逻辑
以下是最终的选股逻辑：
def select_stock():
# 选择两天内达到最高点的股票
high_prices = get_high_prices()
stocks = [stock for stock in high_prices if stock['date'] == max(high_prices['date'])]
# 选择昨日竞价换手率大于0.26的股票
stocks = [stock for stock in stocks if stock['pre_close'] * stock['volume'] > stock['close'] * 0.26]
# 选择rsi小于65的股票
stocks = [stock for stock in stocks if stock['rsi'] < 65]
return stocks
python代码参考
import tushare as ts
import talib
def get_high_prices():
# 获取过去20天的股票数据
df = ts.get_k_data('600036', start='2021-01-01', end='2021-01-20')
# 获取每天的最高价
high_prices = df['close'].sort_values(ascending=False).tail(20)
return high_prices
def
## 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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