问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,dea上涨,换手率3%-12%
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于技术分析和量化交易的。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dea上涨的股票，dea是动量指标，可以反映股票的上涨趋势。最后，它选择换手率在3%-12%之间的股票，这意味着这些股票的交易活跃度适中，不太容易被庄家操纵。
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交易，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，如突发性事件或大规模资金流出，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指标，如macd、rsi等，以提高策略的准确性和稳定性。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
def select_stock():
# 获取所有股票的收盘价、换手率和dea数据
stock_prices = get_stock_prices()
stock_turnover = get_stock_turnover()
stock_dea = get_stock_dea()
# 选择两天内达到最高点的股票
high_price_stocks = stock_prices[stock_prices['close'] > stock_prices['close'].shift(1)].index
# 选择dea上涨的股票
rising_stocks = stock_dea[stock_dea > stock_dea.shift(1)].index
# 选择换手率在3%-12%之间的股票
suitable_stocks = stock_turnover[(stock_turnover >= 0.03) & (stock_turnover <= 0.12)].index
# 选择符合条件的股票
selected_stocks = pd.concat([high_price_stocks, rising_stocks, suitable_stocks], axis=0)
return selected_stocks
python代码参考
import pandas as pd
def get_stock_prices():
# 获取股票收盘价数据
return pd.read_csv('stock_prices.csv')
def get_stock_turnover():
# 获取股票换手率数据
return pd.read_csv('stock_turnover.csv')
## 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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