问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高, 竞价涨幅＞-2＜5, 底部抬高
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票的高点和底部抬高来筛选股票。具体来说，它会寻找在两天内达到最高价的股票，并且在竞价阶段的涨幅要大于-2并且小于5。最后，它会检查股票底部是否抬高。
这个策略的逻辑看起来比较简单，但是它可能会漏掉一些股票。例如，如果股票在短时间内迅速上涨，那么它可能会在第二天达到最高价，但是由于市场波动，它的涨幅可能不会很大。同样地，如果股票在底部区域停留时间较长，那么它可能会被忽略。
有何风险？
这个策略的风险在于它可能会漏掉一些股票，尤其是那些在短时间内迅速上涨或下跌的股票。此外，由于市场波动，股票的高点和底部可能会发生变化，因此这个策略可能会错过一些机会或买入一些高估的股票。
如何优化？
为了优化这个策略，我们可以考虑增加一些过滤条件。例如，我们可以添加一个条件来筛选那些在过去一段时间内表现良好的股票。我们还可以考虑使用技术分析指标来确定股票的高点和底部。
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'] == max(stock['high'])]
# 筛选出在竞价阶段涨幅大于-2并且小于5的股票
filtered_stocks = []
for stock in high_price_stocks:
if stock['pre_close'] > stock['open'] - 2 and stock['pre_close'] < stock['open'] + 5:
filtered_stocks.append(stock)
# 筛选出底部抬高的股票
for stock in filtered_stocks:
if stock['low'] > stock['close'] - 0.1:
filtered_stocks.remove(stock)
# 返回筛选后的股票列表
return filtered_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('600
## 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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