问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,买一量>卖一量,三个技术指标同时金叉
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于技术分析的，通过观察股票的高点、买一量和卖一量，以及三个技术指标（如MACD、KDJ等）的金叉情况来筛选股票。具体来说，该策略要求股票在最近两天内出现过最高价，并且买一量大于卖一量，同时三个技术指标（如MACD、KDJ等）的金叉情况。如果满足这些条件，那么该股票就被认为是符合该策略的。
有何风险？
该策略的局限性在于它只考虑了股票的技术面因素，而忽略了其他因素，如公司的基本面、行业情况等。此外，该策略也可能因为技术指标的准确性问题而出现误判。
如何优化？
为了优化该策略，可以考虑加入更多的因素，如公司的基本面、行业情况等，以更全面地评估股票的价值。此外，也可以通过调整技术指标的参数和计算方法来提高其准确性。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
def select_stock():
# 获取股票数据
df = get_stock_data()
# 筛选出高点为两日最高，买一量>卖一量的股票
df = df[df['high'] == df['high'].max() for _ in range(2)]
df = df[df['buy_volume'] > df['sell_volume']]
# 筛选出三个技术指标同时金叉的股票
df = df[df['macd'] > 0 and df['kdj'] > 0 and df['rsi'] > 50]
# 返回符合条件的股票列表
return df['code'].tolist()
python代码参考
import pandas as pd
def get_stock_data():
# 获取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
return df
def select_stock():
# 获取股票数据
df = get_stock_data()
# 筛选出高点为两日最高，买一量>卖一量的股票
df = df[df['high'] == df['high'].max() for _ in range(2)]
df = df[df['buy_volume
## 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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