问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,振幅大于1,收益＞0
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收益来选择股票。首先，它要求股票在两天内达到最高点，这表明股票价格在短期内有上涨的趋势。其次，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性。最后，它要求股票的收益大于0，表明股票价格在短期内有上涨的趋势。
有何风险？
这个策略的潜在风险是它可能选择到一些短期波动性较大的股票，而不是长期稳定增长的股票。此外，如果市场出现大幅波动，这个策略可能会选择到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的因素，例如股票的市盈率、市净率等。这些因素可以帮助筛选出更高质量的股票。此外，可以考虑加入一些技术指标，例如移动平均线、布林线等，以帮助判断股票的价格走势。
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_stocks()
# 筛选出两天内达到最高点的股票
high_stocks = [stock for stock in stocks if stock['high'] == max(stock['high'])]
# 筛选出振幅大于1的股票
stocks = [stock for stock in stocks if stock['high'] - stock['low'] > 1]
# 筛选出收益大于0的股票
stocks = [stock for stock in stocks if stock['return'] > 0]
# 筛选出市盈率、市净率等其他因素符合条件的股票
stocks = [stock for stock in stocks if stock['pe'] < 20 and stock['pb'] < 2]
# 筛选出技术指标符合条件的股票
stocks = [stock for stock in stocks if stock['移动平均线'] > stock['布林线上限']]
# 返回符合条件的股票列表
return stocks
python代码参考
import tushare as ts
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有A股股票
stocks = pro.realtime_quotes('000300.XSHG')
# �
## 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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