问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,振幅大于1,昨日股价大于250日均线
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长期趋势来选择股票。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，它选择振幅大于1的股票，这表明这些股票的价格波动较大，可能有更多的机会获得收益。最后，它选择昨日股价大于250日均线的股票，这表明这些股票的价格相对稳定，有较强的长期上涨潜力。
有何风险？
这个策略的潜在风险包括市场风险、技术分析风险和交易成本风险。市场风险是指股票市场的波动性，可能会导致策略的收益无法达到预期。技术分析风险是指对股票价格波动的预测可能不准确，导致策略的执行效果不佳。交易成本风险是指交易过程中产生的费用和税收，可能会降低策略的收益率。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑以下几点：
- 增加更多的筛选条件，例如选择成交量较大的股票，这可以提高策略的执行效果。
- 使用更高级的技术分析方法，例如使用移动平均线和趋势线来预测股票价格的走势。
- 调整策略的参数，例如选择更长的250日均线，或者选择更短的振幅限制。
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点的股票
high_points = [stock['high'] for stock in stocks if stock['high'] > stock['high'].shift(1)]
# 筛选出振幅大于1的股票
stocks = [stock for stock in stocks if stock['high'] - stock['low'] > 1]
# 筛选出昨日股价大于250日均线的股票
stocks = [stock for stock in stocks if stock['close'] > stock['close'].rolling(250).mean()]
# 返回符合条件的股票列表
return 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
## 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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