问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,振幅大于1,昨日成交额大于6千万
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指标来筛选股票。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，要求股票的昨日成交额大于6千万，这表明股票的交易活跃度较高，可能存在交易机会。
有何风险？
这个策略的逻辑是基于股票价格波动和成交量的指标来筛选股票，但这些指标并不一定能够准确预测股票的未来表现。此外，如果市场整体趋势向下，即使股票价格有上涨的趋势，也可能无法获得收益。因此，这个策略存在一定的风险。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入更多的指标来筛选股票，例如市盈率、市净率等。此外，可以考虑加入技术分析指标，例如移动平均线、布林线等，以更好地预测股票的未来表现。最后，可以考虑加入市场情绪指标，例如恐慌指数、贪婪指数等，以更好地判断市场趋势。
最终的选股逻辑
def select_stock():
# 获取所有A股股票的代码和名称
stocks = get_stocks()
# 初始化股票池
stock_pool = []
# 遍历股票池
for stock in stocks:
# 获取股票的高点、振幅和成交额
high_price = get_stock_high_price(stock)
amplitude = get_stock_amplitude(stock)
turnover = get_stock_turnover(stock)
# 如果股票满足条件，则加入股票池
if high_price > get_stock_two_day_high_price(stock) and amplitude > 1 and turnover > 60000000:
stock_pool.append(stock)
# 返回股票池
return stock_pool
python代码参考
import tushare as ts
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有A股股票的代码和名称
stocks = pro.stock_basic()
# 获取股票的高点、振幅和成交额
def get_stock_high_price(stock):
# 获取股票的历史最高价
high_price = pro.get_stock_basics_data(stock, 'high', '2021
## 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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