问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,外盘/内盘大于1.3,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股票的短期表现来筛选股票。首先，要求股票在最近两天的交易中达到最高价，这表明股票有一定的上涨潜力。其次，要求股票的外盘/内盘比值大于1.3，这表明股票的成交量相对较高，可能有更多的投资者愿意买入该股票。最后，要求股票在近25个交易日内有单日涨幅大于等于百分之10，这表明股票在短期内有较强的上涨动力。
有何风险？
这个策略的逻辑是基于股票的短期表现来筛选股票，因此可能会忽略股票的长期表现和基本面因素。此外，如果市场出现大幅波动，该策略可能会选择一些高风险的股票。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入一些基本面因素，例如公司的财务状况、盈利能力等。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。
最终的选股逻辑
def select_stock():
# 高点为两日最高
high_price = df['high'].shift(2)
high_price = high_price.where(high_price > df['close'], np.nan)
high_price = high_price.dropna()
# 外盘/内盘大于1.3
delta = df['close'] - df['open']
delta = delta.where(delta > 0, np.nan)
delta = delta.dropna()
delta = delta / df['open']
delta = delta.where(delta > 1.3, np.nan)
delta = delta.dropna()
# 近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10
df['rise'] = df['close'].pct_change()
df['rise'] = df['rise'].where(df['rise'] > 10, np.nan)
df['rise'] = df['rise'].dropna()
df['rise'] = df['rise'].shift(-25)
df['rise'] = df['rise'].where(df['rise'] > 0, np.nan)
df['rise'] = df['rise'].dropna()
# 选中符合条件的股票
selected_st
## 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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