问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高, 换手率3%-12%, 底部抬高
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票价格和成交量的。首先，它要求股票在两天内达到最高价，这表明股票价格在短期内有上涨的趋势。其次，它要求股票的换手率在3%到12%之间，这意味着股票的交易活跃度适中，没有过度交易。最后，它要求股票的底部抬高，这表明股票价格在短期内有上涨的趋势。
有何风险？
这个策略的潜在风险是它可能过于依赖于短期价格趋势。如果股票价格在短期内出现大幅下跌，那么这个策略可能会选择错误的股票。此外，如果股票的换手率过高，那么这个策略可能会选择过度交易的股票，这可能会导致交易成本的增加。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入更多的过滤条件。例如，可以加入股票的市值和行业限制，以确保选择的股票具有良好的基本面和行业前景。此外，可以考虑加入技术分析指标，例如移动平均线和布林线，以更好地预测股票价格的趋势。
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价的股票
high_price_stocks = [stock for stock in stocks if stock['high'] == stock['high'].max()]
# 筛选出换手率在3%到12%之间的股票
traded_stocks = [stock for stock in stocks if stock['traded'] >= 3 and stock['traded'] <= 12]
# 筛选出底部抬高的股票
rising_stocks = [stock for stock in stocks if stock['close'] > stock['close'].shift(1)]
# 筛选出符合条件的股票
final_stocks = high_price_stocks & traded_stocks & rising_stocks
return final_stocks
python代码参考
import tushare as ts
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有A股股票
stocks = pro.realtime_quotes('000300.XSHG')
# 筛选出两天内达到最高价的股票
## 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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