问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高, 换手率3%-12%, 主升起动
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票在短期内的高点和换手率来筛选股票。首先，股票需要在两天内达到其历史最高点，这表明市场对该股票的短期走势非常乐观。其次，股票的换手率需要在3%到12%之间，这意味着该股票的交易活跃度适中，没有过度交易或极度低迷的情况。最后，股票需要在主升浪期间启动，这表明市场对该股票的长期走势非常乐观。
有何风险？
这个策略的潜在风险是过于依赖短期市场走势，可能会导致错过长期走势更好的股票。此外，如果股票的换手率过高，可能会导致市场过度交易，从而影响股票的价格和价值。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入更多的筛选条件，例如股票的市值、盈利能力、财务状况等。此外，可以考虑使用更长期的时间周期来筛选股票，以更好地捕捉长期走势。
最终的选股逻辑
以下是最终的量化选股策略逻辑：
def select_stock():
# 获取所有A股股票
stocks = get_stocks()
# 筛选出两天内达到历史最高点的股票
high_stocks = [stock for stock in stocks if stock['high'] == stock['high'].max()]
# 筛选出换手率在3%到12%之间的股票
active_stocks = [stock for stock in high_stocks if stock['turnover'] > 3 and stock['turnover'] < 12]
# 筛选出主升浪期间启动的股票
rising_stocks = [stock for stock in active_stocks if stock['date'] >= '2021-01-01']
# 返回符合条件的股票列表
return rising_stocks
python代码参考
import tushare as ts
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有A股股票
stocks = pro.realtime_quotes('600036.SZ')
# 筛选出两天内达到历史最高点的股票
high_stocks = [stock for stock in stocks if stock['high'] == stock['high'].max()]
# 筛选出换
## 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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