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,买一量>卖一量
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，它要求股票在两天内达到最高价，这表明股票价格已经上涨了一段时间。其次，它要求股票的涨幅小于2.6，这表明股票价格的涨幅不是很大。最后，它要求股票的涨幅大于-5，这表明股票价格的下跌趋势已经被遏制。
有何风险？
这个策略的潜在风险是它可能会错过一些有潜力的股票。如果股票价格在两天内没有达到最高价，或者涨幅超过了2.6或低于-5，那么该策略将不会将其纳入选择范围。此外，如果市场出现极端波动，该策略可能会出现误判。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑增加一些过滤条件，例如要求股票的成交量大于一定水平，或者要求股票的市盈率在一定范围内。此外，可以考虑使用不同的时间段来确定股票的最高价和涨幅，例如使用30天或60天的移动平均线。
最终的选股逻辑
以下是最终的选股逻辑：
def select_stock():
# 获取所有A股股票
stocks = get_stocks()
# 筛选出两天内达到最高价的股票
highs = [stock['high'] for stock in stocks if stock['date'] >= (datetime.now() - timedelta(days=2))]
stocks = [stock for stock in stocks if stock['high'] in highs]
# 筛选出涨幅小于2.6且涨幅大于-5的股票
gains = [stock['gain'] for stock in stocks]
stocks = [stock for stock in stocks if stock['gain'] < 2.6 and stock['gain'] > -5]
# 筛选出成交量大于买一量的股票
volumes = [stock['volume'] for stock in stocks]
stocks = [stock for stock in stocks if stock['volume'] > stock['buy_volume']]
# 返回符合条件的股票列表
return stocks
python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
# 获取所有A股股票
def get_stocks():
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
## 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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