问财量化选股策略逻辑
- 资金强度由大到小: 使用量比指标，选取量比排名前100的股票。
- 9点25分涨幅小于6%: 使用开盘价和昨日收盘价计算涨幅，选取涨幅小于6%的股票。
- 高点为两日最高: 使用收盘价计算两天内的最高价，选取高点为两天内最高价的股票。
选股逻辑分析
该策略的逻辑是选取资金强度大、开盘涨幅较小且两天内最高价较高的股票。这些股票可能具有较好的上涨潜力，但需要进一步分析其基本面和市场环境等因素。
有何风险？
该策略的局限性在于，它只考虑了股票的短期表现，没有考虑长期趋势和基本面因素。此外，如果市场环境发生变化，该策略也可能失效。
如何优化？
为了优化该策略，可以考虑加入更多的因素，例如股票的市盈率、市净率等基本面指标，以及技术分析指标等。此外，可以考虑使用更高级的量化方法，例如机器学习算法等。
最终的选股逻辑
选取量比排名前100的股票，计算其开盘价和昨日收盘价的涨幅，选取涨幅小于6%且两天内最高价较高的股票。同时，加入股票的市盈率、市净率等基本面指标和技术分析指标进行综合评估。
python代码参考
以下是一个简单的Python代码示例，用于实现上述策略：
import talib
import pandas as pd
def get_top_100_volume_ratio():
# 获取所有股票的量比数据
volume_ratio = talib.VOLATILITY(get_price(), timeperiod=1)
# 获取量比排名前100的股票
top_100_volume_ratio = volume_ratio.nsmallest(100)
return top_100_volume_ratio
def get_price():
# 获取所有股票的收盘价数据
return pd.read_csv('stock_prices.csv')['close']
def get_open_price_and_percentage_change():
# 获取所有股票的开盘价和涨幅数据
open_prices = get_price()
percentage_changes = open_prices.pct_change()
return open_prices, percentage_changes
def get_top_100_stocks():
## 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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