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且买入额大于卖出额的股票，且DEA上涨，选取这些股票作为投资对象。此策略旨在挖掘短期内资金异动和技术面有所表现的股票，期望获得高短期收益。
选股逻辑分析
- 指定振幅大于1可以筛选出波动较大的股票，较利于短期操作；
- 昨天出现在龙虎榜上且买入额大于卖出额，表明存在资金异动，可以提高进入和退出股票的速度，增加短期收益；
- DEA上涨可以反映出股票走势有所改变，说明股票短期内处于上升趋势，可以适当坚持持股。
有何风险？
- 此选股逻辑只考虑了短期资金和技术面因素，存在较大风险；
- 市场整体风险的影响不能忽略。
如何优化？
- 可以考虑从多个因素进行选股，包括公司基本面、板块行业等因素综合考虑，以降低短期波动对策略的影响；
- 将DEA上涨的要求加以限制或者引入其他技术指标综合考虑，以提高选股的准确性。
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且买入额大于卖出额的股票，且DEA上涨，结合多个因素进行分析，以增强策略的稳定性和准确性。
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且买入额大于卖出额
lhb = LHB
yesterday_lhb = REF(lhb, 1)
picks_lhb = IF(yesterday_lhb['buy_amount'] > yesterday_lhb['sell_amount'], 1, 0)
# 判断DEA是否上涨
dea = EMA(CLOSE, 12) - EMA(CLOSE, 26)
dea_ref = REF(dea, 1)
picks_dea = IF(dea > dea_ref, 1, 0)
# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude * picks_lhb * picks_dea
picks_final = SortBy(picks, C, 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 = df[df['amplitude'] > 1].index.tolist()
# 判断昨天是否出现在龙虎榜上且买入额大于卖出额
lhb_data = pro.top_list(trade_date='20211008')
lhb_data.set_index('ts_code', inplace=True)
picks_lhb = lhb_data[lhb_data['buy_amount'] > lhb_data['sell_amount']].index.tolist()
# 判断DEA是否上涨
diff_12_26 = df['close'].ewm(span=12).mean() - df['close'].ewm(span=26).mean()
dea = diff_12_26.ewm(span=9).mean()
dea_ref = dea.shift(periods=1)
picks_dea = df[(dea > dea_ref) & (dea_ref < 0)].index.tolist()
# 选取符合条件的股票
picks = set(picks_amplitude) & set(picks_lhb) & set(picks_dea)
picks_final = df.loc[picks].sort_values(by='close', ascending=False)['ts_code'].tolist()
# 输出选股结果
print(picks_final)
## 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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