不要用伪代码。
@Assistant: ## 问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高，昨日主力控盘，9点25分涨幅小于6%
选股逻辑分析
这个选股逻辑的逻辑比较简单，主要是基于股票的高点、主力控盘和开盘涨幅来筛选股票。其中，高点为两日最高，意味着股票在最近两天的交易中达到了最高价，说明股票有一定的上涨趋势；昨日主力控盘，说明主力资金在最近一天中对股票进行了操作，可能对股票的走势有一定的影响；9点25分涨幅小于6%，说明股票在开盘时的涨幅不大，可能还有上涨的空间。
有何风险？
这个选股逻辑的风险在于，它只考虑了股票的高点、主力控盘和开盘涨幅，而没有考虑其他因素，比如股票的市值、行业、财务状况等。因此，这个选股逻辑可能无法选出一些优质的股票，而只是一些短期波动较大的股票。
如何优化？
为了优化这个选股逻辑，可以考虑加入更多的因素，比如股票的市值、行业、财务状况等。同时，可以考虑使用更多的技术指标来辅助选股，比如均线、MACD等。最终，可以将这些因素和指标综合起来，形成一个更加全面的选股策略。
最终的选股逻辑
高点为两日最高，昨日主力控盘，9点25分涨幅小于6%，市值大于100亿，行业为金融，财务状况良好，均线多头排列，MACD金叉。
python代码参考
import talib
import pandas as pd
# 选股逻辑
def select_stock():
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
df['high'] = df['high'].rolling(window=2).max()
df['low'] = df['low'].rolling(window=2).min()
df['close'] = df['close'].rolling(window=2).mean()
df['diff'] = df['close'] - df['low']
df['macd'] = talib.MACD(df['diff'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
df['macd_signal'] = df['macd'].shift(1)
df['macd_signal'] = df['macd_signal'].fillna(0)
df['macd_signal'] = df['macd_signal'].
## 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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