问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,饮料酒进出口,昨日竞价换手率大于0.26
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于三个条件来筛选股票。首先，要求股票在最近两天的交易中达到最高价。这表明股票价格在短期内有上涨的趋势。其次，要求股票属于饮料酒进出口行业。饮料酒进出口行业通常具有较高的盈利能力和增长潜力。最后，要求股票在昨日的竞价交易中换手率大于0.26。这表明股票在市场上有较高的活跃度和交易量。
有何风险？
这个策略的局限性在于它只考虑了股票价格、行业和换手率这三个因素。它没有考虑其他因素，如公司的财务状况、管理团队、市场环境等。因此，这个策略可能会忽略一些重要的风险因素。
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，可以考虑加入公司的财务状况、管理团队、市场环境等因素。此外，可以考虑使用技术分析和基本面分析来更准确地预测股票的价格走势和价值。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
def select_stock():
# 获取最近两天的交易数据
data = get_stock_data('最近两天')
# 筛选出高点为两日最高、饮料酒进出口行业的股票
stocks = []
for stock in data:
if stock['high'] == max(stock['high'][-2:], stock['high'][-1]):
if stock['industry'] == '饮料酒进出口':
stocks.append(stock)
# 筛选出昨日竞价换手率大于0.26的股票
selected_stocks = []
for stock in stocks:
if stock['turnover'] > 0.26:
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
python代码参考
import requests
import pandas as pd
def get_stock_data(symbol):
# 获取股票数据
url = f'https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/download/{symbol}?period1=1d&period2=365d&interval=1d&filter=history&frequency=1d'
response = requests.get(url)
data = pd.read_csv(response.text, index_col='Date')
return data
## 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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