问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,振幅大于1,今日均线向上发散
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票价格的波动性和均线的走势来选择股票。首先，要求股票在两天内达到最高点，这表明股票价格有较强的上涨动力。其次，要求股票的振幅大于1，这表明股票价格波动较大，可能存在较好的交易机会。最后，要求今日均线向上发散，这表明股票价格趋势向上，可能有较好的上涨空间。
有何风险？
这个策略的潜在风险包括市场风险、技术分析风险和交易成本风险。市场风险是指股票市场的波动性，可能会导致策略的收益无法达到预期。技术分析风险是指技术分析的准确性，如果技术分析方法不准确，可能会导致策略的失误。交易成本风险是指交易过程中产生的费用，如果交易成本较高，可能会降低策略的收益率。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑以下几点：
- 增加更多的筛选条件，例如股票的市值、市盈率等，以提高策略的准确性和可靠性。
- 使用更高级的技术分析方法，例如趋势跟踪、波动率指标等，以提高策略的准确性。
- 采用更有效的交易策略，例如网格交易、趋势跟踪等，以降低交易成本和风险。
最终的选股逻辑
def select_stock():
# 获取股票数据
stock_data = get_stock_data()
# 筛选条件
stock_data = stock_data[(stock_data['high'] > stock_data['high'].shift(1)) &
(stock_data['high'] > stock_data['high'].shift(2)) &
(stock_data['std'] > 1) &
(stock_data['ma20'] > stock_data['ma50'])]
# 选择符合条件的股票
selected_stocks = stock_data['code'].unique()
return selected_stocks
python代码参考
import pandas as pd
import talib
def get_stock_data():
# 获取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
df = df[['code', 'high', 'low', 'open', 'close']]
df = df.set_index('code')
return df
def select_stock():
# 获取股票数据
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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