问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高, 昨日竞价换手率大于0.26, 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趋势和成交量来筛选股票。首先，它要求股票在两天内达到最高点，这表明股票有一定的上涨潜力。其次，它要求昨日的竞价换手率大于0.26，这表明股票有一定的活跃度和流动性。最后，它要求股票的平均价格站在五日均线上方，这表明股票的价格趋势是向上的。
有何风险？
这个策略的局限性在于它只考虑了股票的短期趋势和成交量，而没有考虑更长期的走势和基本面因素。此外，如果股票的短期趋势突然逆转，这个策略可能会产生较大的损失。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入更多的基本面因素，例如公司的财务状况、盈利能力、市场份额等。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，以更好地判断股票的趋势和价格波动。
最终的选股逻辑
def select_stock():
# 获取所有A股股票的列表
stocks = get_stocks()
# 筛选出两天内达到最高点的股票
high_points = [stock['high'] for stock in stocks if stock['high'] > stock['high'].shift(1)]
# 筛选出昨日竞价换手率大于0.26的股票
turnover_rates = [stock['turnover_rate'] for stock in stocks if stock['turnover_rate'] > 0.26]
# 筛选出股票的平均价格站在五日均线上方的股票
avg_prices = [stock['avg_price'] for stock in stocks if stock['avg_price'] > stock['avg_price'].rolling(window=5).mean()]
# 合并筛选结果
selected_stocks = pd.merge(selected_stocks, high_points, on='date')
selected_stocks = pd.merge(selected_stocks, turnover_rates, on='date')
selected_stocks = pd.merge(selected_stocks, avg_prices, on='date')
# 返回筛选结果
return selected_stocks
## 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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