问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高, 换手率3%-12%, 股票均价站在五日均线之上
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票的短期走势来筛选股票。首先，它要求股票在两天内达到最高点，这表明股票短期内有较强的上涨动力。其次，它要求股票的换手率在3%到12%之间，这意味着股票的交易活跃度适中，没有过度交易或极度低迷的情况。最后，它要求股票的平均价格站上五日均线，这表明股票的短期趋势是向上的。
有何风险？
这个策略的局限性在于它只考虑了股票的短期走势，没有考虑长期趋势和基本面因素。此外，如果股票在短期内出现大幅波动，这个策略可能会错过一些机会。另外，如果股票的换手率过高，可能会存在市场操纵或庄家行为的风险。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入一些长期趋势和基本面因素的分析，例如股票的市盈率、市净率等。此外，可以考虑加入一些技术分析指标，例如移动平均线、布林线等，以更好地判断股票的走势。最后，可以考虑加入一些风险控制措施，例如设置止损点位，以降低投资风险。
最终的选股逻辑
综合考虑短期走势、长期趋势和基本面因素，以及加入一些技术分析指标和风险控制措施，可以得到以下的最终选股逻辑：
def select_stock():
# 获取股票数据
stock_data = get_stock_data()
# 筛选出两天内达到最高点的股票
high_point_stock = stock_data[stock_data['high'] == stock_data['high'].max()]
# 筛选出换手率在3%到12%之间的股票
turnover_stock = stock_data[(stock_data['turnover'] >= 3) & (stock_data['turnover'] <= 12)]
# 筛选出股票平均价格站上五日均线的股票
price_line_stock = turnover_stock[(turnover_stock['close'] >= turnover_stock['close'].rolling(window=5).mean())]
# 合并筛选结果
final_stock = pd.merge(high_point_stock, turnover_stock, on='date')
final_stock = pd.merge(final_stock, price_line
## 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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