问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,macd零轴以上,（昨日换手率*（今日竞价成交量/昨日成交量））>0.5<2
选股逻辑分析
这个策略的逻辑是基于技术分析和量化交易的。首先，它要求股票在两天内达到最高点，这表明股票价格已经上涨了一段时间，并且可能有继续上涨的趋势。其次，它要求股票的MACD指标位于零轴以上，这表明股票的短期和长期趋势都是向上的。最后，它要求股票的昨日换手率乘以今天的竞价成交量除以昨天的成交量大于0.5，这表明股票的交易活跃度较高，可能有更多的买入机会。
有何风险？
这个策略的逻辑是基于技术分析和量化交易的，因此它可能会受到市场波动的影响。如果市场出现大幅波动，这个策略可能会出现误判，导致选出的股票表现不佳。此外，如果股票的交易量过低，也可能导致这个策略无法准确地判断股票的交易活跃度。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入更多的因素来判断股票的交易活跃度。例如，可以考虑加入股票的成交量、换手率的历史数据，以及股票的市盈率、市净率等基本面数据。此外，可以考虑加入更多的技术指标来判断股票的趋势，例如布林线、移动平均线等。
最终的选股逻辑
高点为两日最高,macd零轴以上,（昨日换手率*（今日竞价成交量/昨日成交量））>0.5<2,成交量历史数据>0,换手率历史数据>0,市盈率历史数据<20,市净率历史数据<2,布林线在中轨以上,移动平均线在中轨以上
python代码参考
import talib
import pandas as pd
def strategy(data):
# 获取股票的最高价、MACD指标、成交量、换手率等数据
highs = data['high'].values
macd = data['macd'].values
volumes = data['volume'].values
turnover = data['turnover'].values
# 获取股票的历史成交量和换手率数据
volume_history = data['volume'].rolling(window=60).mean().values
turnover_history = data['turnover'].rolling(window
## 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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