问财量化选股策略逻辑
这个选股策略逻辑的核心是选择在一定时间内，涨幅在2%-7%，并且股票价格已经超过了历史最高点的股票。
选股逻辑分析
这种策略的优点在于，它能够找到在一段时间内表现优秀的股票，而且它的条件相对简单，只需要考虑两个因素：股票的涨幅和历史最高价。但是，缺点也很明显，它可能会错过一些持续上涨的股票，因为这些股票的价格虽然没有达到历史最高点，但是它们的涨幅超过了要求。
有何风险？
这种策略的风险主要来自于市场环境的变化。如果市场整体上涨，那么满足条件的股票数量就会增加，这可能会导致选出的股票数量过多，无法实现有效的投资。另外，如果市场下跌，那么满足条件的股票数量就会减少，这可能会导致选出的股票数量过少，无法实现有效的投资。
如何优化？
为了优化这种策略，可以考虑加入更多的条件，例如排除掉市盈率过高或者市净率过低的股票，或者排除掉已经被炒作过度的股票。此外，也可以考虑改变时间范围，例如选择更短的时间范围，这样可以更快地发现上涨的股票。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑应该是：在满足以下条件的情况下，选取涨幅在2%-7%，并且股票价格已经超过了历史最高点的股票：
- 股票价格在历史最高点之上
- 指数涨跌幅大于5%
- 市盈率小于30
- 市净率小于2
常见问题
读者可能会问：“为什么要加入指数涨跌幅大于5%的条件？”答案是，指数涨跌幅大于5%表示市场的整体情况较好，因此此时买入的股票有更大的可能性会继续上涨。
python代码参考
import pandas as pd
# 获取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 设置选股条件
selection_condition = (df['price'] > df['high']) & (df['price'] < df['high'].shift(1)) & (df['return'] >= 0.02) & (df['return'] <= 0.07) & (df['pe'] < 30) & (df['pb'] < 2)
# 选择符合条件的股票
selected_stocks = df[selection_condition]
print(selected_stocks)
这段代码首先从CSV文件
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。