不要用伪代码。 代码参考： 1. 选股逻辑：高点为两日最高,机构动向大于0,2021年 2. 选股逻辑分析： 3. 有何风险？ 4. 如何优化？ 5. 最终的选股逻辑
@Assistant: 1. 选股逻辑：高点为两日最高，机构动向大于0，2021年
2. 选股逻辑分析：
- 高点为两日最高：这个逻辑可以使用收盘价的比较来实现，即选取过去两天的最高收盘价。
- 机构动向大于0：这个逻辑可以使用机构持股比例的比较来实现，即选取机构持股比例大于0的股票。
- 2021年：这个逻辑可以使用时间范围的筛选来实现，即选取2021年至今的股票。
- 有何风险？
- 机构动向大于0的股票不一定代表机构持有比例高，也有可能是机构在近期进行了大量买入或卖出。
- 高点为两日最高不一定代表股票价格的持续上涨，也有可能是股票价格的短期波动。
- 如何优化？
- 可以考虑使用更多的技术指标来综合判断股票的走势，例如均线、MACD等。
- 可以考虑使用更多的数据源来获取机构持股比例，例如Fama-French三因子模型等。
- 可以考虑使用更多的时间范围来筛选股票，例如选取过去一年的股票。
- 最终的选股逻辑：
import talib
import yfinance as yf
import pandas as pd
def get_stock_data(stock_code, start_date, end_date):
stock_data = yf.download(stock_code, start=start_date, end=end_date)
stock_data['High'] = stock_data['High'].shift(1)
stock_data['High'] = stock_data['High'].fillna(method='ffill')
stock_data['High'] = stock_data['High'].fillna(0)
stock_data['Low'] = stock_data['Low'].shift(1)
stock_data['Low'] = stock_data['Low'].fillna(method='ffill')
stock_data['Low'] = stock_data['Low'].fillna(0)
stock_data['Open'] = stock_data['Open'].shift(1)
stock_data['Open'] = stock_data['Open'].fillna(method='
## 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？
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