问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,竞价涨幅＞-2＜5,量比大于1.5、量比小于6
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于股票在竞价阶段的表现来筛选股票。具体来说，它要求股票在竞价阶段的涨幅要大于-2并且小于5，量比要大于1.5并且小于6。这些条件的目的是筛选出那些在竞价阶段有较强的表现和交易活跃的股票。
有何风险？
这个策略的潜在风险是它可能会筛选出一些表现较好的股票，但这些股票可能并不是最有价值的股票。此外，如果市场表现不佳，这个策略可能会导致投资者错过一些表现较好的股票。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入更多的筛选条件，例如股票的市值、市盈率等。此外，可以考虑使用更高级的量化技术，例如机器学习算法，来筛选股票。
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和竞价涨幅
highs = get_highs()
highs = highs[highs['date'] == '2021-01-01']
highs = highs.sort_values('date', ascending=False)
highs = highs[['date', 'high']]
# 获取所有股票的量比和量比排名
volume = get_volume()
volume = volume[volume['date'] == '2021-01-01']
volume = volume.sort_values('date', ascending=False)
volume = volume[['date', 'volume']]
# 筛选出符合条件的股票
selected = []
for i in range(len(highs)):
high = highs.iloc[i]
volume_row = volume.iloc[i]
if high['date'] == '2021-01-01':
if volume_row['volume'] > 1.5 and volume_row['volume'] < 6 and abs(highs['high'] - high['date']) > 2 and abs(highs['high'] - high['date']) < 5:
selected.append(highs.iloc[i])
# 返回符合条件的股票
return selected
python代码参考
def get_highs():
# 获取所有股票的高点
highs = pd.read_csv('high
## 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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