问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高, 竞价涨幅＞-2＜5, 竞价主力净买大于0
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票在竞价阶段的表现来筛选股票。首先，股票需要在两天内出现最高价，这表明股票有一定的上涨潜力。其次，股票的竞价涨幅需要在-2到5之间，这表明股票有一定的买入意愿。最后，股票的竞价主力净买需要大于0，这表明主力资金在竞价阶段有买入行为。
有何风险？
这个策略的逻辑是基于股票在竞价阶段的表现来筛选股票，因此可能会忽略一些重要的因素。例如，股票的走势可能受到大盘的影响，或者股票的成交量可能不够大，导致竞价涨幅和净买量不准确。此外，如果主力资金在竞价阶段只是为了吸引跟风盘，而不是真正买入股票，那么这个策略也可能无法准确筛选出股票。
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。此外，可以考虑加入更多的技术指标，例如移动平均线、布林线等，来更准确地判断股票的走势。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
def select_stock():
# 获取所有股票的高点、竞价涨幅、竞价主力净买等数据
data = get_stock_data()
# 筛选出两天内出现最高价的股票
high_price_data = data[data['high'] == data['high'].max()]
# 筛选出竞价涨幅在-2到5之间的股票
price_change_data = data[(data['price_change'] > -2) & (data['price_change'] < 5)]
# 筛选出竞价主力净买大于0的股票
net_buy_data = data[(data['net_buy'] > 0)]
# 合并数据
data = pd.merge(price_change_data, high_price_data, on='date')
data = pd.merge(data, net_buy_data, on='date')
# 返回符合条件的股票列表
return data['code'].tolist()
python代码参考
import pandas as pd
def get_stock_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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
