(supermind策略)换手率3%-12%、2021年、昨天龙虎榜_

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-30 发布

问财量化选股策略逻辑

该选股策略选股逻辑为:选择换手率在3%-12%、上市年份为2021年且昨日出现在龙虎榜的股票。

选股逻辑分析

该选股策略增加了昨日出现在龙虎榜的指标,以更全面地考虑股票的走势和市场热点。尤其是龙虎榜的相关信息能够反映出市场对某些股票的情绪和态度,因此在选股中引入是有意义的。同时,该选股逻辑简单、具有可操作性,易于操作。

有何风险?

该选股策略存在以下风险:1、可能忽略其他基本面因素、技术面指标等因素的考虑,影响选股效果;2、龙虎榜信息可能受到市场机构短期操作的影响,具有一定的波动性;3、可能存在其他冲突或误差的因素,影响选股策略的实际效果。

如何优化?

除了昨日龙虎榜外,可以同时加入其他基本面因素、技术面指标等因素作为选股依据,如市盈率、市净率、资产负债率、MACD、KDJ等,以全面提高选股策略的实际效果和风险控制能力。

最终的选股逻辑

选择换手率在3%-12%、上市年份为2021年,昨日出现在龙虎榜上的股票。

同花顺指标公式代码参考

CXBZ=="" AND LHB==1 AND DATE=前一交易日 AND (TURN>3 AND TURN<12) AND IPO_YEAR==2021

Python代码参考

import pandas as pd
import datetime
from pytdx.hq import TdxHq_API
from pytdx.util.best_ip import select_best_ip

# 初始化TdxHq_API()并获取最优IP
api = TdxHq_API()
ip = select_best_ip('tdx')

def get_stock_list(api):
    # 遍历股票市场获取所有股票
    dataList = []
    for market in [0, 1]:
        stock_list = api.get_security_list(market, 0)
        results = [(stock['code'], pd.Timestamp(stock['ipo_date']).year, stock['ipo_year'], stock['ipo_price'],
                    stock['ipo_amount'], stock['ltgb'], stock['zy'], stock['zql'], stock['cxbz'], stock['lhb']) for stock in stock_list if
                   stock['code'][0] in ['0', '3'] and stock['market'] == 0 and stock['ipo_year'] == 2021]
        dataList += results
    return pd.DataFrame(dataList, columns=['stock_code', 'ipo_date', 'ipo_year', 'ipo_price', 'ipo_amount', 'ltgb', 'zy', 'zql', 'cxbz', 'lhb'])

def get_matched_stocks(api, stock_list):
    # 筛选出符合条件的股票
    today = datetime.date.today()
    yesterday = (today - datetime.timedelta(days=1)).strftime('%Y%m%d')
    condition1 = (stock_list['lhb'] == 1) & (stock_list['date'] == yesterday)
    condition2 = (stock_list['zql'] >= 3) & (stock_list['zql'] <= 12)
    matched_stocks = []
    for code in stock_list[condition1 & condition2]['stock_code'].tolist():
        data = api.get_security_bars(20, 0, code, 0, 100)
        if len(data) == 20:
            current_profit = (data['close'][-1] - data['close'][0]) / data['close'][0]
            if current_profit > 0:
                matched_stocks.append(code)
    return matched_stocks

#获取股票列表
stock_list = get_stock_list(api)

#筛选符合条件的股票
matched_stocks = get_matched_stocks(api, stock_list)

#输出结果
print('下列股票符合选股策略:')
print(matched_stocks)
    ## 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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
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