问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高, 资金强度由大到小, 涨幅<2.6且涨幅>-5
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票的高点、资金强度和涨幅来筛选股票。首先，股票的高点必须是过去两天中的最高点，这表明股票在短期内有较强的上涨动力。其次，资金强度需要从大到小排列，这表明资金流入股票的力度较强。最后，股票的涨幅需要在-5到2.6之间，这表明股票的涨幅不是很大，但也有一定的上涨空间。
有何风险？
这个策略的逻辑是基于股票的高点、资金强度和涨幅来筛选股票，但这些因素并不是完全可靠的指标。高点可能会被人为操纵，资金强度可能会被虚假交易所误导，涨幅也可能会受到市场波动的影响。因此，这个策略并不是完全可靠的，可能会存在一定的风险。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入更多的因素来筛选股票。例如，可以考虑加入股票的市盈率、市净率等财务指标，以及股票的行业、市值等基本面因素。这些因素可以帮助更好地筛选出具有投资价值的股票。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
def select_stock():
# 获取股票数据
stock_data = get_stock_data()
# 筛选出高点为过去两天中的最高点的股票
high_points = stock_data['high'].rolling(window=2).max()
filtered_data = stock_data[stock_data['high'] == high_points]
# 筛选出资金强度由大到小的股票
sorted_data = filtered_data.sort_values('amount', ascending=False)
filtered_data = filtered_data[sorted_data.index]
# 筛选出涨幅在-5到2.6之间的股票
filtered_data = filtered_data[(filtered_data['close'] - filtered_data['close'].shift(1)) > -5]
filtered_data = filtered_data[(filtered_data['close'] - filtered_data['close'].shift(1)) < 2.6]
# 返回筛选后的股票数据
return filtered_data
python代码参考
import pandas as pd
def get_stock_data():
# 获取股票数据
# ...
return stock_data
def
## 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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