问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,涨幅<2.6且涨幅>-5,流通盘小于等于55亿股
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票价格和流通盘的大小来筛选股票。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，要求股票的涨幅小于2.6并且大于-5，这表明股票价格的波动较小，且有上涨的潜力。最后，要求股票的流通盘小于等于55亿股，这表明股票的流通量较小，可能会更容易受到市场的影响。
有何风险？
这个策略的逻辑是基于股票价格和流通盘的大小来筛选股票，因此可能会忽略其他重要的因素，例如公司的财务状况、行业前景等。此外，由于股票市场的波动性，股票价格可能会在短期内出现较大的波动，因此这个策略的收益率可能会受到限制。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入其他因素，例如公司的财务状况、行业前景等，以更好地评估股票的价值。此外，可以考虑使用技术分析方法来预测股票价格的走势，以更好地把握买入和卖出的时机。
最终的选股逻辑
def select_stock():
# 获取所有股票的高点和涨幅数据
highs = get_highs()
gains = get_gains()
# 筛选出符合条件的股票
stocks = []
for stock in highs:
if stock[1] < 2.6 and stock[1] > -5 and stock[0] <= 55:
stocks.append(stock)
return stocks
python代码参考
def get_highs():
# 获取所有股票的最高价数据
highs = []
for stock in get_all_stocks():
highs.append((stock['date'], stock['high']))
return highs
def get_gains():
# 获取所有股票的涨幅数据
gains = []
for stock in get_all_stocks():
gains.append((stock['date'], stock['close'] - stock['open']))
return gains
def get_all_stocks():
# 获取所有股票的数据
stocks = []
for symbol in get_symbols():
stocks.append(get_stock(symbol))
return stocks
def get_stock(symbol):
# 获取指定股票的数据
stock = get_data(symbol)
return stock
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
