问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,rsi小于65,振幅大于1
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于技术分析和量化分析的。首先，它选择在两天内达到最高点的股票，这表明这些股票在短期内有较强的上涨动力。其次，它选择RSI小于65的股票，这表明这些股票的短期趋势较弱，可能有反弹的机会。最后，它选择振幅大于1的股票，这表明这些股票的价格波动较大，可能有更多的交易机会。
有何风险？
这个策略的潜在风险是过于依赖技术指标和量化分析，可能会忽略其他重要的基本面因素。此外，如果市场出现极端情况，如大规模的市场崩盘或流动性危机，这个策略可能会失效。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入更多的基本面因素，如公司的财务状况、盈利能力、市场份额等。此外，可以考虑使用更高级的技术分析工具，如动量指标、趋势线等，以提高策略的准确性。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
def select_stocks():
# 获取所有A股股票
stocks = get_stocks()
# 选择两天内达到最高点的股票
high_points = [stock['high'] for stock in stocks if stock['high'] > stock['high'].shift(1)]
# 选择RSI小于65的股票
rsi = stocks['rsi'].rolling(window=14).mean()
rsi = rsi.where(rsi < 65, np.nan)
filtered_stocks = stocks.merge(rsi, on='date')
# 选择振幅大于1的股票
price_diff = filtered_stocks['close'].diff()
filtered_stocks = filtered_stocks.merge(price_diff.where(price_diff > 1, np.nan), on='date')
# 选择符合条件的股票
selected_stocks = filtered_stocks.merge(high_points, on='date')
selected_stocks = selected_stocks.merge(filtered_stocks['rsi'], on='date')
selected_stocks = selected_stocks.merge(filtered_stocks['price_diff'], on='date')
return selected_stocks
python代码参考
import pandas as pd
import numpy as np
def get_stocks():
# 获取所有A股股票
stocks
## 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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