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、涉及元宇宙的股票。此策略旨在挑选出波动较大、存在一定的资金异动，并且与未来发展大趋势相关的股票，以此进行投资。
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；
- 元宇宙是以虚拟世界为基础，为人们带来更智能、更即时、更便捷的生活方式，具有未来发展趋势，所以选择与其相关的股票有望获得更高收益。
有何风险？
- 元宇宙是一个新兴领域，市场尚未完全成熟，存在较高的投资风险；
- 过度追逐热门领域可能会使得选出来的股票过度集中，风险不均衡。
如何优化？
- 除了与元宇宙相关的因素，还应该考虑其基本面及宏观面的分析，以减少风险；
- 可以采用因子组合的方法，加入多个有效的选股因子使风险更加均衡。
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、与元宇宙多方面相关的股票，同时结合基本面、宏观面分析等因素进行综合投资。
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)
# 判断是否与元宇宙相关
picks_ymy = IF(INDEX('SHSE.0250001') > INDEX('SHSE.0250001'), 1, 0)
# 取排名前n的股票
n = ceil(COUNT / 20)
picks = picks_amplitude * picks_lhb * picks_ymy
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()
# 判断是否与元宇宙相关
market_index = pro.index_daily(ts_code='399006.SZ', start_date='20211001', end_date='20211008')
ymy_index = pro.index_daily(ts_code='000035.SH', start_date='20211001', end_date='20211008')
picks_ymy = (market_index['close'] > market_index['open']) & (ymy_index['close'] > ymy_index['open'])
picks_ymy = df[picks_ymy].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_ymy))
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？
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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