问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,振幅大于1,开盘价在十日线左右
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票价格的波动性和趋势来选择股票。首先，股票需要在两天内达到最高点，这表明股票价格有上涨的趋势。其次，股票的振幅需要大于1，这表明股票价格波动较大，有较大的交易机会。最后，股票的开盘价需要在十日线左右，这表明股票价格在短期内有较强的支撑力。
有何风险？
这个策略的风险主要在于股票市场的波动性。如果股票市场出现大幅波动，那么这个策略可能会选择一些表现不佳的股票。此外，如果股票价格没有达到预期的涨幅，那么投资者可能会蒙受损失。
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，可以考虑加入股票的市值、市盈率等指标，以筛选出更优质的股票。此外，可以考虑加入技术指标，如布林线、移动平均线等，以更好地判断股票的价格趋势。
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点的股票
high_points = [stock['high'] for stock in stocks if stock['high'] > stock['close'][-2]]
stocks = [stock for stock in stocks if stock['high'] in high_points]
# 筛选出振幅大于1的股票
amplitudes = [stock['close'][-1] - stock['close'][0] for stock in stocks]
stocks = [stock for stock in stocks if abs(amplitude) > 1 for amplitude in amplitudes]
# 筛选出开盘价在十日线左右的股票
ten_day_ma = get_ten_day_ma(stocks)
opening_prices = [stock['open'] for stock in stocks]
stocks = [stock for stock in stocks if stock['open'] >= ten_day_ma[-1] - 0.1 * ten_day_ma[-1] and stock['open'] <= ten_day_ma[-1] + 0.1 * ten_day_ma[-1]]
# 返回符合条件的股票列表
return stocks
python代码参考
import talib
## 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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