问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,涨幅<2.6且涨幅>-5,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价格波动和均线趋势来筛选股票。首先，它要求股票在两天内达到最高价，这表明股票价格短期内有上涨的趋势。其次，它要求股票的涨幅小于2.6，这表明股票价格没有过度上涨，而是处于合理的涨幅范围内。最后，它要求股票的平均价格站在五日均线上方，这表明股票价格趋势稳定，没有出现大幅下跌的情况。
有何风险？
这个策略的局限性在于它只考虑了股票的短期价格波动和均线趋势，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长期投资价值的股票。
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，以更全面地评估股票的投资价值。此外，可以考虑加入一些技术指标，如MACD、RSI等，以更准确地判断股票的价格趋势。
最终的选股逻辑
def select_stock():
# 获取所有股票的高点、涨幅和平均价格
highs = get_highs()
gains = get_gains()
avg_prices = get_avg_prices()
# 筛选出符合条件的股票
selected_stocks = []
for stock in highs:
if stock[1] < 2.6 and stock[1] > -5 and stock[0] > avg_prices[stock[2]]:
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
python代码参考
def get_highs():
# 获取所有股票的高点
highs = []
for stock in stock_data:
highs.append((stock['date'], stock['high']))
return highs
def get_gains():
# 获取所有股票的涨幅
gains = []
for stock in stock_data:
gains.append(stock['close'] / stock['open'] - 1)
return gains
def get_avg_prices(stock_ids):
# 获取指定股票的平均价格
avg_prices = {}
for stock_id in stock_ids:
avg_prices[stock_id] = stock_data[stock_id]['avg_price']
return avg_prices
def select
## 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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