问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高, 竞价涨幅＞-2＜5, 周线macd在零轴之上
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于技术分析和量化交易的。首先，它要求股票在最近的两个交易日中出现最高价，这表明股票价格有上涨的趋势。其次，它要求股票在竞价阶段的涨幅大于-2并且小于5，这表明股票价格在开盘时有比较明显的上涨动力。最后，它要求股票的周线macd在零轴之上，这表明股票价格的上涨趋势已经持续了一段时间。
有何风险？
这个策略的逻辑是基于技术分析和量化交易的，因此它可能会受到市场波动的影响。如果市场出现较大的波动，那么股票价格可能会出现较大的波动，从而导致策略的失效。此外，如果股票价格在短期内出现较大的回调，那么策略可能会出现较大的亏损。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑以下几点：
- 增加更多的筛选条件，例如加入股票的市值、市盈率等指标，以提高策略的准确性和稳定性。
- 尝试使用不同的技术指标，例如布林线、移动平均线等，以更好地判断股票价格的趋势。
- 尝试使用不同的量化交易策略，例如趋势跟踪、价值投资等，以更好地应对市场波动。
最终的选股逻辑
高点为两日最高, 竞价涨幅＞-2＜5, 市值＞100亿, 市盈率≤30, 周线macd在零轴之上
python代码参考
import talib
import pandas as pd
def get_top_two_highest_prices(df):
# 获取股票的最高价
df['highest_prices'] = df['close'].rolling(window=2).max()
# 获取股票在最近两个交易日中的最高价
df['top_two_prices'] = df['highest_prices'].shift(1) + df['highest_prices']
df = df[df['top_two_prices'] == df['top_two_prices'].max()]
return df
def get_bids_and_sells(df):
# 获取股票的开盘价和收盘价
df['bids'] = df['open']
df['sells'] = df['close']
# 获取股票在
## 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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