问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1,昨天出现在龙虎榜单上的股票且10天内涨停天数大于2。主要考虑技术面指标和市场热点,通过对短期市场热点的跟踪找到具有较高涨幅潜力的标的。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明短期内波动较大,可能存在较大的投资机会;
- 昨天出现在龙虎榜单上的股票通常具有短期市场炒作波动的可能性,可以作为固定收益(短线交易)的投资机会。
- 十天内涨停天数大于2表明股票被市场关注度较高,可能存在较大的投资机会。
- 考虑选股逻辑较为依赖市场热点因素,可靠性较低,需要结合其他指标来进行优化。
有何风险?
- 选股逻辑可能过于依赖市场热点因素,存在较大的市场风险。
- 十天内涨停天数可能存在收益统计上的偏误,需谨慎使用。
如何优化?
- 结合基本面指标和技术面指标,如市盈率、市净率、相对强弱指标等,以增加策略的准确性和可靠性;
- 加入其他市场热点因素以完善选股逻辑;
- 根据不同市场、不同行业,制定不同的选股策略,以适应市场变化。
最终的选股逻辑
选股逻辑为振幅大于1,昨天出现在龙虎榜单上的股票且10天内连续涨停天数大于2,并根据市场热点和技术面指标进行筛选,找到具有热点投资价值的标的。
同花顺指标公式代码参考
# 计算振幅
high = REF(HIGH, 1)
low = REF(LOW, 1)
close = REF(CLOSE, 1)
amplitude = 100 * (high - low) / close
picks_amplitude = IF(amplitude > 1, 1, 0)
# 判断昨天是否出现在龙虎榜上
lhb_data = LHB
yesterday_lhb = REF(lhb_data['buy'] + lhb_data['sell'], 1)
picks_lhb = IF(yesterday_lhb > 0, 1, 0)
# 计算连续涨停天数
zt_count = 0
zt_dates = []
for i in range(1, 11):
if high[i] == low[i-1] and close[i] == high[i] and volume[i] > volume[i-1]:
zt_count += 1
zt_dates.append(DATE[i])
zt_count_picks = IF(zt_count > 2, 1, 0)
# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude * picks_lhb * zt_count_picks
picks_final = SortBy(picks, CLOSE, descending=True)
# 输出选股结果
WriteIf(picks_final, picks_final, 0)
Python代码参考
# 计算振幅
df['amplitude'] = 100 * (df['high'] - df['low']) / df['close']
picks_amplitude = set(df[df['amplitude'] > 1]['ts_code'].tolist())
# 判断昨天是否出现在龙虎榜上
lhb_data = pro.top_list(trade_date='20211008', fields='ts_code')
yesterday_lhb = set(lhb_data['ts_code'].tolist())
# 计算连续涨停天数
df['zt_flag'] = ((df['high'] == df['low'].shift(1)) & (df['close'] == df['high']) & (df['volume'] > df['volume'].shift(1))).astype(int)
zt_count = df['zt_flag'].rolling(window=10).sum().dropna()
zt_dates = zt_count[zt_count>2].index.tolist()
picks_zt_dates = set(df[df['trade_date'].isin(zt_dates)]['ts_code'].tolist())
# 选取符合条件的股票
picks = set(picks_amplitude) & set(yesterday_lhb) & set(picks_zt_dates)
# 输出选股结果
print(picks)
## 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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