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，且周K线上穿30周线的股票。通过波动较大、资金异动以及长期趋势等多方面因素筛选股票，找到具备投资价值的个股。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明短期内波动较大，具有投资机会；
- 龙虎榜单的股票，通常说明存在资金流入或离开的情况；
- 周K线上穿30周线，说明股票处于长期上涨趋势，具备投资价值。
有何风险？
- 市场风险和行情反转的风险存在；
- 周K线属于长周期指标，选股可能会相对较慢，影响策略的效率。
如何优化？
- 引入更多指标进行综合判断，如成交量和市净率等指标，提升选股策略的稳定性和准确性；
- 周K线指标需要结合其他周期的K线指标进行二次筛选，提高选股效率；
- 结合资金流入流出和板块情况等因素进行更全面的分析。
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，且周K线上穿30周线的股票。通过波动够大、资金流动、长期趋势等多方面因素进行选股，以综合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)
# 计算周K线上穿30周线
MA30 = MA(CLOSE, 30)
WEEKLY = DTFM(STOCKDATE(), "W1")
week_ma30 = MAIF(WEEKLY, MA30, 0)
cross_up = CROSS(C, week_ma30)
picks_cross_up = IF(cross_up, 1, 0)
picks = picks_amplitude * picks_lhb * picks_cross_up
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()
# 计算周K线上穿30周线
df['MA30'] = df['close'].rolling(window=30, min_periods=1).mean()
weekly_df = df.resample('W').last()
weekly_df['week_ma30'] = weekly_df['MA30'].shift(1)
weekly_df.dropna(inplace=True)
picks_cross_up = weekly_df[weekly_df['close'] > weekly_df['week_ma30']].index.tolist()
# 选取符合条件的股票
picks = set(picks_amplitude) & set(picks_lhb) & set(picks_cross_up)
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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