问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高, 竞价涨幅＞-2＜5, 非科创
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票的高点和竞价涨幅来筛选股票。首先，股票需要在两天内达到最高点，这表明股票有一定的上涨趋势。其次，竞价涨幅需要在-2到5之间，这意味着股票在开盘时有一定的涨幅，但不会过高或过低。最后，股票不能是科技创新公司，因为这些公司通常具有更高的风险。
有何风险？
这个策略的风险在于它可能无法准确地预测股票的走势。如果股票在第二天没有达到最高点，或者竞价涨幅过高或过低，那么这个策略可能会选择错误的股票。此外，科技创新公司通常具有更高的风险，因此这个策略可能会排除一些有潜力的股票。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑增加更多的筛选条件，例如股票的市值、市盈率等。此外，可以使用更多的历史数据来训练模型，以提高准确率。还可以考虑使用其他技术指标来预测股票的走势，例如移动平均线、布林线等。
最终的选股逻辑
以下是最终的选股逻辑：
def select_stock():
# 获取所有A股股票
stocks = get_a_list()
# 筛选出两天内达到最高点的股票
high_points = []
for stock in stocks:
if stock['high'] > stock['high'].shift(1):
high_points.append(stock)
# 筛选出竞价涨幅在-2到5之间的股票
filtered_stocks = []
for stock in high_points:
if stock['pre_close'] > stock['pre_close'].shift(1) * 1.02 and stock['pre_close'] < stock['pre_close'].shift(1) * 1.05:
filtered_stocks.append(stock)
# 筛选出非科技创新公司股票
filtered_stocks = filtered_stocks[filtered_stocks['sector'] != '科技']
return filtered_stocks
python代码参考
import tushare as ts
# 设置token
ts.set_token('your_token')
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取所有A股股票
stocks = pro.realtime_quotes('600000.XSHG
## 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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