问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高, 昨日竞价换手率大于0.26, 机构动向大于0
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于高点、昨日竞价换手率和机构动向三个指标来筛选股票。首先，要求股票在两天内有最高的收盘价，这表明股票近期有较强的上涨动力。其次，要求昨日的竞价换手率大于0.26，这表明股票在昨日的交易中比较活跃，有可能出现较大的成交量。最后，要求机构动向大于0，这表明机构投资者对这只股票有较大的兴趣。
有何风险？
这个策略的局限性在于它只考虑了股票的短期表现，而没有考虑长期趋势。此外，如果股票在短期内出现大幅波动，这个策略可能会出现误判。另外，机构动向指标可能受到市场噪音的影响，因此需要进行进一步的分析和验证。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入更多的指标来综合分析股票的长期趋势和短期表现。例如，可以加入股票的市盈率、市净率等指标来评估股票的价值。此外，可以考虑加入技术分析指标，如移动平均线、布林线等，来更好地预测股票的走势。
最终的选股逻辑
综合考虑高点、昨日竞价换手率和机构动向三个指标，以及市盈率、市净率等长期趋势指标和技术分析指标，筛选出具有较高投资价值的股票。具体实现可以使用量化交易软件，如文华财经、通达信等，编写相应的策略代码。以下是参考的python代码：
import talib
def get_top_price(prices):
# 获取收盘价最高的前两只股票
top_prices = prices.nsmallest(2, 'close')
return top_prices
def get_yesterday_trading_volume(prices):
# 获取昨日的成交量
yesterday_volume = prices['volume'].rolling(window=1).sum()
yesterday_volume = yesterday_volume[yesterday_volume > 0]
return yesterday_volume
def get_institutional_direction(prices):
# 获取机构动向指标
institutional_direction = talib.SMA(prices['turnover'], timeperiod=30)
return institutional_direction
def get筛选条件(prices):
# 获取高点、昨日竞价换手率和机构动向三个指标
## 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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