问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,买一量>卖一量,竞价涨幅＞-2＜5
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票的开盘价和成交量来筛选股票。首先，股票的高点必须是过去两天中的最高价，这表明股票在短期内有上涨的趋势。其次，买一量必须大于卖一量，这表明市场上的买方力量大于卖方力量，有利于股票价格上涨。最后，股票的竞价涨幅必须在-2到5之间，这表明股票的价格波动在合理的范围内。
有何风险？
这个策略的逻辑是基于股票的开盘价和成交量来筛选股票，因此它可能会忽略一些重要的因素，例如公司的财务状况、行业前景等。此外，由于该策略依赖于市场数据，因此它可能会受到市场波动的影响，导致选出的股票表现不佳。
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，例如公司的财务状况、行业前景、盈利能力等。此外，可以使用技术分析方法来预测股票的价格走势，以更好地把握买入和卖出的时机。
最终的选股逻辑
def select_stock():
# 获取股票数据
df = get_stock_data()
# 筛选高点为过去两天最高、买一量大于卖一量、竞价涨幅在-2到5之间的股票
df = df[(df['high'] == df['high'].rolling(2).max()) &
(df['buy_volume'] > df['sell_volume']) &
((df['pre_close'] - df['open']) / df['open'] > -0.02) &
((df['pre_close'] - df['open']) / df['open'] < 0.05)]
# 返回筛选后的股票数据
return df
python代码参考
import pandas as pd
def get_stock_data():
# 获取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
return df
def select_stock():
# 获取股票数据
df = get_stock_data()
# 筛选高点为过去两天最高、买一量大于卖一量、竞价涨幅在-2到5之间的股票
df = df[(df['high'] == df['high'].rolling(2).max())
## 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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