不要用伪代码。
@Assistant: ## 问财量化选股策略逻辑
高点为两日最高，昨日股价大于250日均线，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、昨日股价和9点25分涨幅来筛选股票。其中，高点为两日最高，昨日股价大于250日均线，9点25分涨幅小于6%是三个条件，只有同时满足这三个条件的股票才会被选中。
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、昨日股价和9点25分涨幅这三个因素，而忽略了其他因素，比如公司的财务状况、行业前景等。因此，这个选股逻辑可能会导致一些股票被选中，但最终的表现并不理想。
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，比如公司的财务状况、行业前景、市场情绪等。同时，也可以考虑使用更复杂的算法来分析股票的表现，比如机器学习算法。
最终的选股逻辑
高点为两日最高，昨日股价大于250日均线，9点25分涨幅小于6%，同时考虑公司的财务状况、行业前景、市场情绪等因素。
python代码参考
import talib
import pandas as pd
from datetime import datetime
# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算高点
df['high'] = df['high'].shift(1)
df['high'] = df['high'].fillna(method='ffill')
df['high'] = df['high'].fillna(0)
df['high'] = df['high'].rolling(window=2).max()
# 计算昨日股价
df['yesterday_price'] = df['close'].shift(1)
df['yesterday_price'] = df['yesterday_price'].fillna(method='ffill')
df['yesterday_price'] = df['yesterday_price'].fillna(0)
df['yesterday_price'] = df['yesterday_price'].rolling(window=2).mean()
# 计算250日均线
df['250_day_ma'] = df['close'].rolling(window=250).mean()
# 计算9点25分涨幅
df['925_pct'] = (df['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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