问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1，60开头的股票，昨天龙虎榜。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明该股票波动性较高，有较大的盈利潜力。
- 选择60开头的股票可以筛选出特定市场的股票。
- 昨天龙虎榜表示该股票可能很受资金关注，并且可能存在较大的上涨或下跌空间。
有何风险？
- 龙虎榜并不一定表示股票表现很好，其中也可能存在其他因素影响股价波动。
- 振幅较高也可能意味着风险较高，需要谨慎评估盈利潜力与风险。
如何优化？
- 结合其他指标，如基本面、财务报表等进行筛选确定股票的盈利能力与投资价值。
- 引入更多的技术分析指标，如KDJ、MACD等协同使用，减少盲目决策的风险。
- 通过大数据、人工智能等技术手段对大量历史数据进行分析，挖掘更有效的股票筛选逻辑。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1，60开头的股票，昨天龙虎榜。
同花顺指标公式代码参考
//选股逻辑为振幅大于1，60开头的股票，昨天龙虎榜。
COND1:= (HIGH-LOW)/OPEN > 0.01 AND LEFT(CODE,2) = '60';
REF_LHB:= REF(LHB,1)>0;
CONDITION:= COND1 AND REF_LHB;
//按圆弧形指标排序
SORTFIELD:= (HHV(HIGH,50)-CLOSE)/(HHV(HIGH,50)-LLV(LOW,50));
SIGNAL:= SORTBY(SORTFIELD, 1, CONDITION);
Python代码参考
import akshare as ak
def select(df):
df = df[(df['最高价'] - df['最低价']) / df['开盘价'] > 0.01]
df = df[df['股票代码'].str[:2] == '60']
df = df[df['昨日龙虎榜次数'] > 0]
hhv = df['最高价'].rolling(50).max()
llv = df['最低价'].rolling(50).min()
df = df[(hhv - df['收盘价']) / (hhv - llv) > 0.8]
df = df.sort_values(by=(hhv - df['收盘价']) / (hhv - llv), ascending=False)
return df
## 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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