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,下午大单净流入
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票价格和成交量的。首先，它选择在两天内达到最高价的股票，这表明这些股票具有一定的上涨潜力。然后，它筛选出涨幅小于2.6并且涨幅大于-5的股票，这表明这些股票的价格波动较小，且有上涨的趋势。最后，它选择在下午出现大单净流入的股票，这表明市场对这些股票的买入需求较强。
有何风险？
这个策略的局限性在于它只考虑了股票的价格和成交量，而没有考虑其他因素，如公司的财务状况、行业前景等。此外，如果市场出现大幅波动，这个策略可能会失去效果。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入其他因素，如公司的财务状况、行业前景等。此外，可以考虑使用更高级的量化技术，如机器学习算法，来提高策略的准确性和稳定性。
最终的选股逻辑
def select_stock():
# 选择两天内达到最高价的股票
high_price = get_high_price()
stocks = get_stocks(high_price)
# 筛选出涨幅小于2.6并且涨幅大于-5的股票
stocks = get_stocks(stocks, price_change_threshold=2.6, price_change_direction_threshold=-5)
# 筛选出下午出现大单净流入的股票
stocks = get_stocks(stocks, net_flow_threshold=0.5)
return stocks
python代码参考
def get_high_price():
# 获取过去两天内所有股票的最高价
return get_price_data().groupby('date')['high'].max()
def get_stocks(stocks, price_change_threshold, price_change_direction_threshold):
# 筛选出涨幅小于price_change_threshold并且涨幅大于price_change_direction_threshold的股票
return stocks[(stocks['price_change'] < price_change_threshold) & (stocks['price_change_direction'] > price_change_direction_threshold)]
def get_net_flow_threshold():
# 获取过去两天内所有股票的净流入量
return get_net_flow_data().groupby('date')['net_flow'].mean()
def get_price_data():
# 获取过去一段时间内所有股票的价格数据
## 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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