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、今天增仓占比大于5%的股票。此策略旨在选出波动较大、存在一定的资金异动，并且今天有较强的买入动能的股票，以挖掘股票的短期走势机会。
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；
- 昨天出现在龙虎榜上且买入额大于卖出额表明存在资金流入的情况，可能会对股票价格产生一定的影响；
- 选定今日增仓占比大于5%可以筛选出今天表现强势的股票，其今日的走势可能对明天的市场产生一定的预示性。
有何风险？
- 今天增仓占比仅关注买入占比，忽略了卖出占比，可能会忽略股票后续的走势；
- 策略对时间窗口的依赖性较强，对于不同时间范围内的股票可能会产生不同的选股效果。
如何优化？
- 可以将今日增仓占比改为近5个交易日内的增仓占比，增加策略的稳定性；
- 可以结合其他技术分析指标，如均线、MACD等，综合判断股票的走势。
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、近5个交易日内增仓占比大于5%的股票，同时结合均线、MACD等指标进行综合投资。
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)
# 判断今日增仓占比大于5%
today_increase_ratio = (VOL - REF(VOL, 1)) / REF(VOL, 1) * 100
picks_today_increase = IF(today_increase_ratio > 5, 1, 0)
# 取排名前n的股票
n = ceil(COUNT / 20)
picks = picks_amplitude * picks_lhb * picks_today_increase
picks_final = NLargest(n, picks, picks)
# 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()
# 判断今日增仓占比大于5%
today_increase_ratio = (df['vol'] - df['vol'].shift(1)) / df['vol'].shift(1) * 100
picks_today_increase = df[today_increase_ratio > 5].index.tolist()
# 取排名前n的股票
n = int(len(df) / 20)
picks = list(set(picks_amplitude) & set(picks_lhb) & set(picks_today_increase))
picks_final = df.loc[picks].sort_values(by='turnover_rate', ascending=False)[:n]['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？
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