(supermind)振幅大于1、昨天龙虎榜、昨日成交额大于6千万_

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，并且昨日成交额大于6千万。通过综合分析振幅、龙虎榜单和成交额进行选股，找到具有较大投资机会的个股。

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，可能存在较大涨幅；
3. 成交额大于6千万说明股票市场流动性较好，并且可能存在相应的投资机会。

有何风险？

1. 选股后的回测模拟结果存在与实际投资收益的差距；
2. 龙虎榜的股票可能存在短期市场炒作波动，具有潜在的风险；
3. 成交额过大或过小可能存在虚高或虚低的情况，需要谨慎分析。

如何优化？

1. 通过联合考虑更多指标，如市盈率、市值等，提高选股的准确性与稳定性；
2. 引入基本面的考虑，例如财务报表数据、行业趋势等，加强选股策略的综合性和完整性；
3. 对选取到的股票进行进一步的分析，避免过度依赖市场短期投资氛围。

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，并且昨日成交额大于6千万的股票。通过综合分析振幅、龙虎榜单和成交额进行选股，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_data = LHB
yesterday_lhb = REF(lhb_data['buy'] + lhb_data['sell'], 1)
picks_lhb = IF(yesterday_lhb > 0, 1, 0)

# 选择昨日成交额大于6千万的股票
picks_turnover = (TURNOVER > 60000000) AND (TURNOVER < 9999999999)

# 选取符合条件的股票 
picks = picks_amplitude * picks_lhb * picks_turnover
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', fields='ts_code')
yesterday_lhb = lhb_data['ts_code'].tolist()
picks_lhb = set(yesterday_lhb)

# 选择昨日成交额大于6千万的股票
df['turnover'] = df['vol'] * df['close']
picks_turnover = df[df['turnover'] > 60000000].index.tolist()

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