问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,dea上涨,近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于技术分析和市场行为分析的。首先，它选择在两天内达到最高点的股票，这表明这些股票在短期内有较强的上涨动力。其次，它选择dea上涨的股票，这表明这些股票的市场情绪良好，投资者对这些股票的未来表现持乐观态度。最后，它选择近25个交易日中有单日涨幅大于等于百分之10的股票，这表明这些股票在短期内有较强的市场表现。
有何风险？
这个策略的潜在风险包括市场风险、技术分析的局限性以及选择错误股票的风险。市场风险是指股票市场的波动性，可能会导致投资者在短期内蒙受损失。技术分析的局限性是指技术分析只能提供一些参考，而不能完全预测股票的未来表现。选择错误股票的风险是指投资者可能会选择表现不佳的股票，从而导致投资损失。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑以下几点：
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增加筛选条件：除了高点、dea上涨和单日涨幅大于等于百分之10外，还可以考虑其他因素，如股票的市值、市盈率等，以提高筛选出的股票的质量。
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调整筛选周期：可以考虑将筛选周期延长或缩短，以适应不同的市场环境。
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使用量化交易：可以使用量化交易来自动执行交易，以提高交易效率和准确性。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
def select_stock():
# 获取所有股票的高点、dea上涨和单日涨幅大于等于百分之10的信息
data = get_stock_data()
high_points = data['high'].rolling(window=2).max()
dea = data['dea'].rolling(window=2).mean()
daily_gains = data['close'].pct_change().rolling(window=25).max()
# 筛选出符合条件的股票
selected_stocks = data[(data['high'] == high_points) & (data['dea'] > 0) & (daily_gains > 0.1)]
# 返回符合条件的股票列表
return selected_stocks['code'].tolist()
python代码参考
import pandas as pd
def get_stock_data
## 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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