(supermind)振幅大于1、昨天龙虎榜、价格＜12_

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，且当前价格低于12元。通过结合技术面和基本面指标进行选股，找到具有较高股价增长潜力的标的。

选股逻辑分析

1. 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；
2. 龙虎榜单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；
3. 当前价格低于12元，具有一定的低买高卖机会；
4. 综合以上三个指标可得出具有较高涨幅潜力和较低风险的股票。

有何风险？

1. 选股逻辑较单一，可能会筛选出某些在基本面上较为薄弱的股票；
2. 低价位的股票涨幅潜力不一定较高且波动较大，具有一定风险；
3. 当前价格低于12元的股票可能受到市场关注较小，影响后续涨幅潜力。

如何优化？

1. 加入一些基本面指标，例如市盈率、市净率等指标，以增加选股策略的准确性和可靠性；
2. 加入技术面指标，例如MACD、KDJ等指标，以辅助对股票的短期走势进行正确判断；
3. 考虑加入一些类似于股息率这样的长期因素指标，以增加长线的投资价值。

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，且当前价格低于12元。通过结合技术面和基本面指标进行选股，以增加策略的准确性和可靠性。

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
lhb_data = LHB
yesterday_lhb = REF(lhb_data['buy'] + lhb_data['sell'], 1)
picks_lhb = IF(yesterday_lhb > 0, 1, 0)

# 判断当前价格是否小于12
picks_price = IF(CLOSE < 12, 1, 0)

# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude * picks_lhb * picks_price
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())

# 判断当前价格是否小于12
picks_price = set(df[df['close'] < 12]['ts_code'].tolist())

# 选取符合条件的股票
picks = set(picks_amplitude) & set(yesterday_lhb) & set(picks_price)

# 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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