问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,振幅大于1,今日最低价小于昨日最低价
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票价格的波动性来筛选股票。首先，要求股票在两天内达到最高价，这表明股票价格在短期内有上涨的趋势。其次，要求股票的振幅大于1，这表明股票价格波动较大，可能存在交易机会。最后，要求今日最低价小于昨日最低价，这表明股票价格在短期内有下跌的趋势，可能是一个买入的机会。
有何风险？
这个策略的逻辑是基于股票价格的波动性来筛选股票，但股票价格的波动性并不是一个可靠的指标。股票价格的波动性可能会受到市场情绪、公司业绩、政策变化等多种因素的影响，因此这个策略的准确性可能会受到这些因素的影响。此外，如果股票价格的波动性过大，可能会导致交易成本较高，从而影响策略的收益率。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑以下几点：
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选择更短的时间周期来筛选股票，例如一天或更短的时间周期。这样可以减少市场情绪和政策变化等因素对策略的影响。
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使用更多的技术指标来筛选股票，例如移动平均线、布林线等。这些指标可以帮助判断股票价格的趋势和波动性，从而提高策略的准确性。
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考虑加入其他因素，例如公司财务数据、行业发展趋势等，来筛选股票。这些因素可以帮助判断股票的价值和未来发展前景，从而提高策略的收益率。
最终的选股逻辑
这个策略的最终逻辑是基于股票价格的波动性和价值来筛选股票。首先，要求股票在一天内达到最高价，这表明股票价格在短期内有上涨的趋势。其次，要求股票的振幅大于1，这表明股票价格波动较大，可能存在交易机会。再次，要求移动平均线位于股价上方，这表明股票价格趋势向上。最后，要求公司财务数据良好，行业发展趋势乐观，这表明股票具有投资价值。
python代码参考
以下是基于pandas和numpy的python代码参考：
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 筛选符合要求的股票
selected = data[(data['high'] > data['high'].shift(1)) &
(data['high'] > data['
## 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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