问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,振幅大于1,昨天换手率＞8%
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票价格波动和成交量的变化来筛选股票。首先，要求股票在两天内达到最高价，这表明股票价格有上涨的趋势。其次，要求股票的振幅大于1，这表明股票价格波动较大，可能存在交易机会。最后，要求股票昨天的换手率大于8%，这表明股票的交易活跃度较高，可能存在资金流入或流出。
有何风险？
这个策略的逻辑是基于股票价格和成交量的变化来筛选股票，但这些因素并不是绝对可靠的。股票价格和成交量的变化可能会受到市场情绪、公司业绩等多种因素的影响，因此这个策略的准确性可能会受到一定的影响。此外，如果市场出现极端情况，如大规模的股票抛售或资金流出，这个策略也可能无法准确地筛选出股票。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入更多的因素来筛选股票，例如公司的财务状况、行业前景、管理层能力等。此外，可以使用技术分析和基本面分析相结合的方法来筛选股票，以提高策略的准确性。最后，可以使用回测和模拟交易的方法来评估策略的效果，以确定策略的可行性和可靠性。
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股股票的列表
stocks = get_stocks()
# 筛选出两天内达到最高价的股票
high_price_stocks = [stock for stock in stocks if stock['high'] == stock['high'].max()]
# 筛选出振幅大于1的股票
volatility_stocks = [stock for stock in high_price_stocks if stock['volatility'] > 1]
# 筛选出昨天换手率大于8%的股票
turnover_stocks = [stock for stock in volatility_stocks if stock['turnover'] > 8]
# 返回符合条件的股票列表
return turnover_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股股票的列表
stocks = pro.realtime_quotes('600000.XSHG')
# 筛选出两天内达到最高价的股票
high_price_stocks = [
## 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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