问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,振幅大于1,按今日竞价金额排序前5
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成交量来筛选股票。首先，它要求股票在两天内达到最高价，这表明股票价格有较强的上涨动力。其次，它要求股票的振幅大于1，这表明股票价格波动较大，可能存在较好的交易机会。最后，它按照今日竞价金额排序前5，这表明股票的交易活跃度较高，可能有更多的机会。
有何风险？
这个策略的潜在风险包括市场风险、流动性风险和交易成本风险。市场风险是指股票市场的波动性，可能会导致股票价格的大幅波动，从而影响策略的表现。流动性风险是指股票市场的流动性不足，可能会导致交易不畅，从而影响策略的表现。交易成本风险是指交易过程中产生的费用，可能会降低策略的收益率。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑以下几点：
- 选择更长的时间周期来筛选股票，例如使用30天或60天的最高价和振幅来筛选股票。
- 使用更多的技术指标来筛选股票，例如使用移动平均线、布林线等指标来筛选股票。
- 考虑加入其他因素来筛选股票，例如公司的财务状况、行业前景等。
最终的选股逻辑
以下是最终的选股逻辑：
- 选择股票的代码和时间周期，例如选择近30天的最高价和振幅。
- 对于每个股票，计算其最高价和振幅，并筛选出振幅大于1的股票。
- 对于每个股票，计算其今日的竞价金额，并按照金额排序。
- 选择排序前5的股票作为最终的股票池。
python代码参考
以下是使用pandas和numpy库实现上述策略的python代码：
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 筛选出符合条件的股票
selected = data[(data['high'] > data['high'].shift(1)) & (data['high'] > data['high'].shift(2)) & (data['std'] > 1) & (data['amount'] > 100000)]
# 按照今日竞价金额排序
selected = selected.sort
## 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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