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,今日最大跌幅＜-4且＞-5
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，它要求股票在两天内达到最高点，并且在这两天内的涨幅要小于2.6%且涨幅要大于-5%。其次，它要求股票在今天的最大跌幅要小于-4%且大于-5%。这些条件的目的是筛选出价格波动性较小的股票，因为这些股票可能更稳定，也更有可能在未来上涨。
有何风险？
这个策略的潜在风险是它可能会漏掉一些具有高波动性的股票。这些股票可能在短期内表现不佳，但长期来看可能会有较好的表现。此外，这个策略也可能无法准确预测股票未来的表现，因为它只考虑了过去的价格波动性。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑增加更多的条件来筛选股票。例如，可以考虑股票的市盈率、市净率等财务指标，或者考虑股票的行业、市值等因素。这些条件可以帮助筛选出更具有投资价值的股票。
最终的选股逻辑
以下是最终的选股逻辑：
def select_stocks():
# 获取所有A股股票
stocks = get_stocks()
# 筛选出两天内达到最高点的股票
stocks = stocks[stocks['high'].shift(1) == stocks['high']]
stocks = stocks[stocks['high'] > stocks['high'].shift(-1)]
# 筛选出两天内涨幅小于2.6%且涨幅大于-5%的股票
stocks = stocks[(stocks['close'] - stocks['close'].shift(1)) / stocks['close'].shift(1) < 0.026]
stocks = stocks[(stocks['close'] - stocks['close'].shift(1)) / stocks['close'].shift(1) > -0.05]
# 筛选出今天最大跌幅小于-4%且大于-5%的股票
stocks = stocks[(stocks['close'] - stocks['close'].shift(1)) / stocks['close'].shift(1) < -0.04]
stocks = stocks[(stocks['close'] - stocks['close'].shift(1)) / stocks['close'].shift(1)
## 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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