(supermind)振幅大于1、昨天龙虎榜、按今日竞价金额排序前5_

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，按今日竞价金额排序前5的股票。通过振幅、龙虎榜和竞价金额等因素进行选股，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. 竞价金额排序前5的股票，通常说明市场对该股票存在高度关注。

有何风险？

1. 市场风险和行情反转的风险存在；
2. 选股后的回测模拟结果存在与实际投资收益的差距。

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. 结合资金流向、市场行情和新闻等因素，进行更全面多角度的选股分析；
3. 建立完善的风险控制和资金管理机制，避免过度追涨杀跌等操作失误。

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，按今日竞价金额排序前5的股票。通过振幅、龙虎榜和竞价金额等因素进行选股，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)

# 按今日竞价金额排序选取前5的股票
picks_jingjia = Rank(JJJ / 10000, ascending=False) <= 5

picks = picks_amplitude * picks_lhb * picks_jingjia
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()

# 按今日竞价金额排序选取前5的股票
today_data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,jjj')
today_data.set_index('ts_code', inplace=True)
picks_jingjia = today_data.sort_values(by='jjj', ascending=False).head()['name'].index.tolist()

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