问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,dea上涨,昨天换手率＞8%
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于技术分析和市场行为分析的。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dea上涨的股票，这表明这些股票的市场趋势是向上的。最后，它选择昨天换手率大于8%的股票，这表明这些股票的市场活跃度较高，可能有更多的交易机会。
有何风险？
这个策略的潜在风险是它可能过于依赖技术分析和市场行为分析，而忽略了其他重要的因素，如公司的财务状况和行业前景。此外，如果市场出现较大的变化，这个策略可能无法适应。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入更多的因素，如公司的财务状况、行业前景、管理层的能力等。此外，可以考虑使用更高级的分析工具和技术，如机器学习和深度学习，来提高策略的准确性和可靠性。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
def select_stock():
# 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)]
stocks = stocks[stocks['high'].isin(high_points)]
# 选择dea上涨的股票
dea = stocks['dea'].diff()
stocks = stocks[dea > 0]
# 选择昨天换手率大于8%的股票
turnover = stocks['turnover'].rolling(1).mean()
stocks = stocks[turnover > 8]
# 返回符合条件的股票
return stocks
python代码参考
import pandas as pd
def get_stocks():
# 获取所有A股股票
stocks = pd.read_csv('stock_data.csv')
return stocks
def select_stock():
# 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)]
stocks = stocks[stocks['high'].isin(high_points)]
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## 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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