问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,振幅大于1,上市大于
选股逻辑分析
这个选股逻辑看起来比较简单，主要关注股票在两天内的最高价、振幅和上市时间。其中，高点为两日最高意味着股票在最近两天内有较高的价格表现，振幅大于1意味着股票价格波动较大，上市大于则意味着股票上市时间较长。
这个逻辑的目的是寻找价格波动较大、上市时间较长的股票，这些股票可能具有较好的投资价值。但是，这个逻辑并没有考虑其他因素，例如公司的财务状况、行业前景等，因此可能无法选出真正优秀的股票。
有何风险？
这个逻辑的局限性在于它没有考虑其他因素，因此可能会选出一些表现并不好的股票。此外，由于这个逻辑是基于股票价格的波动性来筛选股票，因此可能会忽略一些长期表现优秀的股票。
如何优化？
为了优化这个逻辑，可以考虑加入其他因素，例如公司的财务状况、行业前景、盈利能力等。这样可以更全面地评估股票的价值，从而选出更优秀的股票。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑可以是：
def select_stock():
# 获取最近两天内的所有股票数据
stock_data = get_stock_data()
# 筛选出高点为两日最高、振幅大于1、上市大于的股票
selected_stocks = []
for stock in stock_data:
if stock['high'] == max(stock['high']) and stock['high'] - stock['low'] > 1 and stock['上市日期'] > stock_data[0]['上市日期']:
selected_stocks.append(stock)
# 返回筛选出的股票列表
return selected_stocks
python代码参考
def get_stock_data():
# 获取股票数据的函数，这里省略
return stock_data
def select_stock():
# 获取最近两天内的所有股票数据
stock_data = get_stock_data()
# 筛选出高点为两日最高、振幅大于1、上市大于的股票
selected_stocks = []
for stock in stock_data:
if stock['high'] == max(stock['high']) and stock['high'] - stock['low'] > 1 and stock['上市日期'] > stock_data[0]['上市日期']:
selected_stocks.append(stock)
## 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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