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,价格＜12
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票价格和涨幅的。首先，它要求股票在两天内达到最高点，这表明股票已经经历了一定的上涨。其次，它要求股票的涨幅小于2.6并且涨幅大于-5，这表明股票的上涨趋势相对较弱。最后，它要求股票的价格小于12，这表明股票的价格相对较低。
有何风险？
这个策略的潜在风险是它可能会错过一些具有较强上涨潜力的股票。由于策略要求股票在两天内达到最高点，因此可能会错过一些快速上涨的股票。此外，策略还要求股票的涨幅小于2.6并且涨幅大于-5，这可能会导致一些具有较强上涨潜力的股票被排除在外。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑增加一些条件来筛选股票。例如，可以考虑增加一个条件来筛选具有较强盈利能力的股票，或者增加一个条件来筛选具有较强增长潜力的股票。此外，还可以考虑调整策略的参数，例如将最高点的要求改为三天内达到最高点，或者将价格的要求改为小于20。
最终的选股逻辑
以下是最终的选股逻辑：
def select_stock():
# 获取所有股票的最高价、涨幅和价格
highs = get_highs()
gains = get_gains()
prices = get_prices()
# 筛选出符合条件的股票
stocks = []
for i in range(len(highs)):
if highs[i] > 0 and gains[i] < 2.6 and gains[i] > -5 and prices[i] < 12:
stocks.append(i)
# 返回符合条件的股票列表
return stocks
python代码参考
def get_highs():
# 获取所有股票的最高价
highs = []
for i in range(len(prices)):
highs.append(prices[i].max())
return highs
def get_gains():
# 获取所有股票的涨幅
gains = []
for i in range(len(prices)):
gains.append(prices[i] - prices[i-1])
return gains
def get_prices():
# 获取所有股票的价格
prices = []
for i in range(len(prices)):
prices.append
## 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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