问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,非科创,振幅大于1
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票价格的波动性来选择股票。首先，它要求股票在两天内达到最高点，这表明股票价格已经经历了一定的上涨。其次，它排除了科技创新股，因为这些股票的价格波动性通常较低。最后，它要求股票的振幅大于1，这意味着股票价格在短期内有较大的波动。
有何风险？
这个策略的潜在风险是它可能会选择一些高风险的股票。由于它只考虑股票价格的波动性，而没有考虑其他因素，如公司的财务状况和行业前景，因此可能会选择一些价格波动性高但基本面较差的股票。此外，如果市场出现大幅波动，这个策略可能会选择一些表现不佳的股票。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入一些其他因素，如公司的财务状况和行业前景，以更好地评估股票的价值。此外，可以考虑使用更长期的时间框架来选择股票，以减少短期市场波动的影响。最后，可以考虑使用一些技术分析工具来确定股票的价格波动性，以更准确地评估股票的价值。
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_aapl_stocks()
# 筛选出两天内达到最高点的股票
stocks = stocks[stocks['high'].shift(1) == stocks['high']]
# 筛选出非科技创新股
stocks = stocks[stocks['sector'] != '科技']
# 筛选出振幅大于1的股票
stocks = stocks[stocks['std'] > 1]
# 返回符合条件的股票列表
return stocks
python代码参考
import pandas as pd
def get_aapl_stocks():
# 获取AAPL股票的历史数据
df = pd.read_csv('AAPL.csv')
# 筛选出A股股票
df = df[df['country'] == '中国']
return df
def select_stock():
# 获取所有A股股票
stocks = get_aapl_stocks()
# 筛选出两天内达到最高点的股票
stocks = stocks[stocks['high'].shift(1) == stocks['high
## 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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