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,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量化指标来筛选股票。首先，它要求股票在最近两天内出现过最高价，这表明股票有一定的上涨趋势。其次，它要求股票的涨幅小于2.6并且涨幅大于-5，这表明股票的上涨趋势不是特别强烈，且有一定的回调风险。最后，它要求股票的RSI小于65，这表明股票的短期趋势偏弱，可能需要调整。
有何风险？
这个策略的逻辑是基于技术分析和量化指标来筛选股票，因此它可能会忽略一些重要的基本面因素，例如公司的财务状况、行业前景等。此外，由于该策略是基于历史数据进行筛选，因此它可能会忽略一些不可预测的市场因素，例如突发事件、政策变化等。
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、行业前景等，以更好地筛选股票。此外，可以考虑加入一些市场因素，例如市场情绪、投资者情绪等，以更好地预测股票的走势。
最终的选股逻辑
高点为两日最高,涨幅<2.6且涨幅>-5,rsi小于65,且市盈率小于20,市净率小于1
python代码参考
import talib
import pandas as pd
def get_stock_data():
# 获取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
return data
def get筛选条件():
# 获取筛选条件
data = get_stock_data()
data['high'] = data['high'].rolling(window=2).max()
data['close'] = data['close'].rolling(window=2).mean()
data['rsi'] = talib.RSI(data['close'], timeperiod=14)
data['return'] = data['close'] / data['close'].shift(1)
data['position'] = 1
data['position'] = data['position'].shift(1)
data['position'] = data['position'] * (data['return'] > 1)
data['position'] = data['position'] * (data['return'] < -1)
data = data[(data['return'] > 0) & (
## 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？
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