问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,振幅大于1,前天macd＜0
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于技术分析和趋势判断的。首先，要求股票在两天内出现过最高价，这表明股票有一定的上涨趋势。其次，要求股票的振幅大于1，这表明股票有一定的波动性，有利于投资者进行高抛低吸操作。最后，要求股票的前天MACD值小于0，这表明股票的短期趋势是下跌的，有利于投资者逢高卖出。
有何风险？
这个策略的局限性在于它只考虑了股票的短期趋势，没有考虑公司的基本面情况。因此，如果股票的基本面出现问题，即使短期趋势是上涨的，也可能出现大幅下跌的情况。此外，如果股票的波动性过大，投资者可能会因为追涨杀跌而出现较大的损失。
如何优化？
为了克服这个策略的局限性，可以考虑结合基本面分析，对股票的基本面情况进行评估。例如，可以分析公司的财务报表、盈利能力、市场份额等指标，以判断股票的基本面情况。此外，可以考虑使用技术指标和量化交易策略，以更好地控制风险和提高收益。
最终的选股逻辑
综合考虑股票的短期趋势、波动性和基本面情况，可以使用以下量化交易策略进行选股：
def select_stock():
# 获取股票数据
stock_data = get_stock_data()
# 筛选出两天内出现过最高价的股票
high_price_filter = stock_data['high'] > stock_data['high'].shift(1)
# 筛选出振幅大于1的股票
volatility_filter = stock_data['std'] > 1
# 筛选出前天MACD值小于0的股票
macd_filter = stock_data['macd'] < 0
# 筛选出同时满足以上三个条件的股票
filtered_data = stock_data[(high_price_filter & volatility_filter & macd_filter)]
# 返回符合条件的股票列表
return filtered_data['code'].tolist()
python代码参考
import talib
import pandas as pd
def get_stock_data():
# 获取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
return data
def high_price_filter(data):
# 筛选出两天内出现过最高
## 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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