问财量化选股策略逻辑
选股逻辑分析
- 高点为两日最高：表示该股票在最近两天内出现过最高价，说明该股票有一定的上涨动力。
- 振幅大于1：表示该股票在最近两天内的价格波动幅度大于1%，说明该股票的波动性较大，可能存在一定的投资机会。
- 非科创：表示该股票不属于科技创新板股票，避免了科技创新板股票的高风险。
有何风险？
- 该策略只考虑了股票的短期波动性，没有考虑长期趋势和公司的基本面情况，因此可能存在一定的风险。
- 如果股票在短期内出现大幅回调，该策略可能会产生较大的亏损。
如何优化？
- 可以考虑加入更多的因素，如股票的市盈率、市净率等基本面指标，以更好地评估股票的价值和风险。
- 可以考虑加入技术指标，如移动平均线、布林线等，以更好地判断股票的走势和买卖时机。
最终的选股逻辑
- 高点为两日最高
- 振幅大于1
- 市盈率小于20
- 市净率大于1
- 移动平均线在布林线上方
- 非科创
python代码参考
import talib
import pandas as pd
def get_top_gainers():
# 获取最近两天内所有股票的最高价和收盘价
highs = pd.DataFrame()
lows = pd.DataFrame()
closes = pd.DataFrame()
for symbol in stock_data.keys():
highs[symbol] = stock_data[symbol]['high']
lows[symbol] = stock_data[symbol]['low']
closes[symbol] = stock_data[symbol]['close']
# 计算股票的振幅
highs['high_diff'] = highs['high'] - highs.shift(1)['high']
lows['low_diff'] = lows['low'] - lows.shift(1)['low']
closes['close_diff'] = closes['close'] - closes.shift(1)['close']
# 计算股票的振幅
highs['std'] = talib.STDDEV(highs['high_diff'], time
## 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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