问财量化选股策略逻辑
昨日压力位除以90%成本上限: 通过计算昨日最高价与今日最低价的差值，再除以90%，得到昨日的压力位。成本上限通常是指投资者的成本区间，即投资者买入股票的价格。
收盘价>M20: M20是移动平均线中的短期移动平均线，当收盘价高于M20时，说明股价有可能继续上涨。
连续5天涨幅大于-4%: 指的是过去5个交易日的涨幅超过-4%。这种策略可以防止短期内股价大幅下跌的风险。
选股逻辑分析
以上三个条件都是一些基本的技术指标和市场判断方法，主要是通过对股票的历史价格走势进行分析，找出当前股票可能的趋势方向。
有何风险？
这种策略的主要风险在于对历史数据的过度依赖，可能会忽视市场变化和个别公司的特殊情况。此外，过于激进的追涨杀跌策略也可能导致较大的风险。
如何优化？
为了减少风险，可以在设定条件时加入更多的判断因素，例如公司基本面、行业前景等。同时，也可以考虑使用更复杂的算法，如机器学习模型，来预测股票的未来走势。
最终的选股逻辑
综合考虑昨日压力位、收盘价和连续5天涨幅等因素，选出符合要求的股票。
常见问题
- 为什么需要考虑昨天的压力位？
因为昨日的压力位可能是今日股价的重要阻力位。 - 为什么要设置成本上限？
成本上限可以帮助投资者控制风险，避免在高点买入导致亏损。 - 如何确定M20的选取？
M20可以根据投资者的投资风格和风险承受能力进行调整。
python代码参考
import pandas as pd
# 压力位公式
pressure_position = (df['high'].iloc[-1] - df['low'].iloc[-1]) / 0.9
# 成本上限公式
cost_limit = df['close'] * 0.9
# M20公式
m20 = df['sma'].rolling(window=20).mean()
# 满足条件的股票列表
selected_stocks = df[(df['close'] > m20) & (df['close'] > cost_limit) & (df['pct_change'] > -0.04)]
在这段代码中，我们首先导入
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？
点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。