问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,振幅大于1,收盘价大于昨日的最低价
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盘价的高低来筛选股票。首先，股票需要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，股票的振幅需要大于1，这表明股票价格波动较大，可能存在交易机会。最后，股票的收盘价需要大于昨日的最低价，这表明股票价格在短期内有上涨的趋势。
有何风险？
这个策略的风险在于它只考虑了股票价格的短期波动性，而没有考虑长期趋势和公司的基本面情况。此外，如果股票价格在短期内出现大幅波动，这个策略可能会产生较高的交易成本。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入一些基本面指标，例如市盈率、市净率等，以更好地评估股票的价值和风险。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，以更好地判断股票的价格走势。
最终的选股逻辑
def select_stock():
# 获取股票数据
stock_data = get_stock_data()
# 筛选出高点为两日最高、振幅大于1、收盘价大于昨日最低价的股票
selected_stocks = []
for stock in stock_data:
if stock['high'] == stock_data[0]['high'] and stock['high'] == stock_data[-1]['high'] and stock['high'] - stock['low'] > 1 and stock['close'] > stock_data[-1]['low']:
selected_stocks.append(stock)
# 返回筛选后的股票列表
return selected_stocks
python代码参考
import pandas as pd
def get_stock_data():
# 获取股票数据
# ...
def select_stock():
# 筛选出高点为两日最高、振幅大于1、收盘价大于昨日最低价的股票
selected_stocks = []
for stock in stock_data:
if stock['high'] == stock_data[0]['high'] and stock['high'] == stock_data[-1]['high'] and stock['high'] - stock['low'] > 1 and stock['close'] > stock_data[-1]['low']:
selected_stocks.append(stock)
# 返回筛选
## 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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