问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,振幅大于1,竞价涨幅＞-2＜5
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票价格的波动性和开盘价的涨跌幅度来筛选股票。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，要求股票的振幅大于1，这表明股票价格波动较大，可能存在交易机会。最后，要求股票的竞价涨幅大于-2小于5，这表明股票在开盘价方面有上涨的趋势。
有何风险？
这个策略的风险在于它只考虑了股票价格的波动性和开盘价的涨跌幅度，而没有考虑其他因素，如公司的财务状况、行业前景等。因此，这个策略可能会错过一些具有潜力的股票。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入其他因素，如公司的财务状况、行业前景等。此外，可以考虑使用更高级的量化技术，如机器学习算法，来筛选股票。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
def select_stock():
# 获取所有股票的收盘价和振幅数据
prices = get_prices()
amplitudes = get_amplitudes()
# 筛选出两天内达到最高价的股票
high_price_stocks = prices[prices['date'] == prices['date'].max()]['price'].index.tolist()
# 筛选出振幅大于1的股票
amplitude_stocks = prices[prices['date'] == prices['date'].max()]['amplitude'].index.tolist()
# 筛选出开盘价涨幅大于-2小于5的股票
open_price_stocks = prices[prices['date'] == prices['date'].max()]['open'].index.tolist()
# 将符合条件的股票合并
selected_stocks = list(set(high_price_stocks + amplitude_stocks + open_price_stocks))
return selected_stocks
python代码参考
def get_prices():
# 获取股票收盘价数据
# ...
def get_amplitudes():
# 获取股票振幅数据
# ...
def select_stock():
# 获取所有股票的收盘价和振幅数据
prices = get_prices()
amplitudes = get_amplitudes()
# 筛选出两天内达到最高价的股票
## 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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