(supermind)振幅大于1、昨天龙虎榜、前日实际换手率_3~28_

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-21 发布

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,前日实际换手率在3%至28%之间的股票。通过振幅、实际换手率等因素进行选股,找到具备投资价值的个股。

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,通常说明存在较大资金流入或离开的情况;
  3. 前日实际换手率在3%至28%之间,说明股票有一定的交易热度,市场观察力度较高。

有何风险?

  1. 市场风险和行情反转的风险存在;
  2. 龙虎榜单不能完全反映股票真实的资金流向;
  3. 实际换手率存在抽样误差,不一定能准确反映市场的交易情况。

如何优化?

  1. 引入更多指标进行综合判断,如成交量、市盈率等指标,提升选股策略的稳定性和准确性;
  2. 适当增加实际换手率的阈值,减少误判;
  3. 结合板块和行业分析,进行合理的风险控制和选股范围筛选。

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,前日实际换手率在3%至28%之间的股票。通过振幅、实际换手率等因素进行选股,以更全面、多角度的方式判断股票的投资价值。

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

# 判断前日实际换手率是否在3%至28%之间
turnover_rate = (AMOUNT / RANK(AMOUNT)) / (VOL / RANK(VOL)) * 100
pre_pre_turnover_rate = REF(turnover_rate, 2)
picks_turnover_rate = IF((pre_pre_turnover_rate > 3) & (pre_pre_turnover_rate < 28), 1, 0)

picks = picks_amplitude * picks_lhb * picks_turnover_rate
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
lhb_data = pro.top_list(trade_date='20211008')
lhb_data.set_index('ts_code', inplace=True)
picks_lhb = lhb_data[(lhb_data['buy'] + lhb_data['sell']) > 0].index.tolist()

# 判断前日实际换手率是否在3%至28%之间
df['turnover_rate'] = (df['amount'].rolling(2).apply(lambda x: x[1] / x[0]) / (df['vol'].rolling(2).apply(lambda x: x[1] / x[0])) * 100)
pre_pre_turnover_rate = df['turnover_rate'].shift(2)
picks_turnover_rate = df[(pre_pre_turnover_rate > 3) & (pre_pre_turnover_rate < 28)].index.tolist()

# 选取符合条件的股票
picks = set(picks_amplitude) & set(picks_lhb) & set(picks_turnover_rate)
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。


    ## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
收益&风险
源码

评论

需要帮助?

试试AI小助手吧