(supermind)振幅大于1、昨天3连板、高点为两日最高

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：振幅大于1、昨天有3连板、高点为两日最高。

选股逻辑分析

该选股策略以振幅、连板和技术指标为基础，通过监测股票价格的波动以及股票的历史走势来筛选股票。振幅大于1显示出波动性较大，连续3个交易日上涨表明市场热门，高点为两日最高体现了当前市场热点与投资者情绪等因素。

选择此选股策略的股票，有望获得较高的投资回报和资本市场的投资机会。

有何风险？

该选股策略可能存在以下风险：

忽略了市场需求和公司基本面等长期因素；
技术指标的准确性有限，可能存在假信号；
盲目追涨杀跌，容易导致投资风险和损失。

如何优化？

为了降低风险并优化选股策略，可以尝试以下优化：

加入板块、行业、企业基本面等分析，以具体地评估股票的投资价值；
结合其他技术指标的变化，如KDJ、RSI、MACD等，以更好地规律市场变化和趋势；
加入资金流向等其他指标，以更全面地评估市场。

最终的选股逻辑

根据以上分析和优化，可以得到以下完善的选股逻辑：

挑选振幅大于1，昨天有3连板的股票；
监测股票的历史最高价，确认是否为两日最高；
结合板块、行业、基本面等信息，确认股票的投资价值；
采用量化分析等方法，自动化、高效化地进行选股。

同花顺指标公式代码参考

C1: IF((HIGH - LOW >= 1), 1, 0);
C2: IF((LASTDAY(HIGH>LASTDAY(CLOSE,1)) AND LASTDAY(HIGH>LASTDAY(CLOSE,2)) AND LASTDAY(HIGH>LASTDAY(CLOSE,3))), 1, 0);  // 昨日3连板
C3: REF(IF(HIGH = HHV(HIGH,2), 1, 0), 1) == 1;
C4: IF(C1 AND C2 AND C3, 1, 0);
SELECTOR: C4;
RESULT: SELECTOR;

其中HHV为同花顺自定义指标，代表历史最高价格。

python代码参考

import pandas as pd
from tqsdk import TqApi, TqAuth

api = TqApi(auth=TqAuth("YOUR_ACCOUNT", "YOUR_PASSWORD"))

klines = api.get_kline_serial("SHFE.rb2101", 15 * 60, data_length=300)
df = pd.DataFrame(klines)

C1 = (df['high'] - df['low'] >= 1)

def check_limit_up(x):
    return ((x.shift(1) > x.shift(2)) & \
            (x.shift(2) > x.shift(3)) & \
            (x.shift(3) > x.shift(4))).all()

C2 = df.groupby('contract.symbol')['close'].apply(check_limit_up)

C3 = (df['high'] == df['high'].rolling(window=2).max())

selector = (C1 & C2 & C3).astype(int)
result = df[selector == 1].sort_values('amount', ascending=False).index.tolist()

    ## 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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