问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高,rsi小于65,（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以下三个条件来筛选股票：
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高点为两日最高：这个条件意味着股票在最近两天内有明显的上涨趋势，并且在当前价格处达到了最高点。
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RSI小于65：这个条件意味着股票的短期趋势处于超卖状态，可能有反弹的机会。
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（昨日换手率*（今日竞价成交量/昨日成交量））>0.5<2：这个条件意味着股票的换手率较高，表明市场对该股票的关注度较高，同时也意味着当前的价格可能是相对合理的。
综合以上三个条件，该策略可以筛选出一些短期可能有反弹机会的股票。
有何风险？
这个策略的局限性在于它只考虑了股票的短期趋势，并没有考虑长期趋势和公司的基本面情况。因此，如果股票的长期趋势向下或者公司基本面不佳，即使短期有反弹的机会，也可能最终还是会下跌。
此外，该策略也没有考虑股票的估值情况，如果股票的市盈率过高，即使短期有反弹的机会，也可能最终还是会下跌。
如何优化？
为了优化这个策略，可以考虑加入一些基本面因素，例如公司的盈利能力、财务状况等，以更好地评估股票的价值。此外，也可以考虑加入一些技术分析指标，例如移动平均线、布林线等，以更好地判断股票的走势。
最终的选股逻辑
综合考虑股票的短期趋势、换手率、市盈率等因素，筛选出一些短期可能有反弹机会、基本面良好、估值合理的股票。
python代码参考：
import talib
import pandas as pd
def get_stock_data(stock_code):
# 获取股票的历史数据
df = pd.read_csv(f'https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/download/{stock_code}', index_col='Date')
df = df[['Adj Close']]
df = df.resample('D').last()
df = df.dropna()
return df
def get_rsi(df):
# 计算RSI指标
rsi = talib.RSI(df['Adj Close'], timeperiod=14)
return rsi
def get换手率(df):
# 计算换手
## 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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