问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,振幅大于1,周线MA5金叉MA10
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于技术分析和趋势跟踪。首先，它选择在两天内达到最高点的股票，这表明这些股票已经经历了一定的上涨。其次，它选择振幅大于1的股票，这表明这些股票的价格波动较大，可能有更多的机会。最后，它选择周线MA5金叉MA10的股票，这表明这些股票的短期和长期趋势是看涨的。
有何风险？
这个策略的潜在风险是它可能过于依赖技术分析和趋势跟踪，而忽略了其他重要的基本面因素。此外，如果市场出现极端波动，这个策略可能会产生较大的回撤。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入一些基本面因素，例如公司的财务状况、盈利能力、市场份额等。此外，可以考虑使用更长期的周期来确定股票的趋势，例如季线或半年线。最后，可以考虑使用一些风险管理技术，例如止损单或风险暴露管理等。
最终的选股逻辑
以下是最终的选股逻辑：
def select_stock():
# 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)]
# 筛选出振幅大于1的股票
stocks = stocks[stocks['std'] > 1]
# 筛选出周线MA5金叉MA10的股票
stocks = stocks[(stocks['ma5'] > stocks['ma10']) & (stocks['ma10'] > stocks['ma20'])]
# 返回符合条件的股票列表
return stocks
python代码参考
import talib
def get_stocks():
# 获取所有A股股票
stocks = get_stock_data()
# 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)]
# 筛选出振幅大于1的股票
stocks = stocks
## 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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