问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,涨幅<2.6且涨幅>-5,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短期波动来筛选股票。首先，它要求股票在最近两天内达到最高价，这表明股票价格在短期内有上涨的趋势。其次，它要求股票的涨幅小于2.6并且大于-5，这表明股票价格的涨幅不是很大，但也不是太小。最后，它要求股票的开盘价在十日线左右，这表明股票价格在短期内有较强的支撑力。
有何风险？
这个策略的逻辑是基于股票价格的短期波动来筛选股票，因此它可能会忽略股票的长期趋势和基本面因素。此外，如果市场出现较大的波动，这个策略可能会出现误判的情况。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入更多的筛选条件，例如加入股票的市值、市盈率等基本面因素，以更好地判断股票的价值。此外，可以考虑加入更多的技术指标，例如移动平均线、布林线等，以更好地判断股票的价格走势。
最终的选股逻辑
def select_stock():
# 获取所有股票的高点、涨幅和开盘价数据
highs = get_highs()
gains = get_gains()
opens = get.opens()
# 筛选出符合条件的股票
selected_stocks = []
for i in range(len(highs)):
if highs[i] > highs[i-2] and gains[i] < 2.6 and gains[i] > -5 and opens[i] > opens[i-10]:
selected_stocks.append(i)
# 返回符合条件的股票列表
return selected_stocks
python代码参考
def get_highs():
# 获取所有股票的高点数据
highs = []
for i in range(len(get.data)):
highs.append(get.data[i].high)
return highs
def get_gains():
# 获取所有股票的涨幅数据
gains = []
for i in range(len(get.data)):
gains.append(get.data[i].close - get.data[i-1].close)
return gains
def get.opens():
# 获取所有股票的开盘价数据
opens = []
for i in range(len(get.data)):
opens.append(get.data[i].open)
## 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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