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，并且未清偿可转债简称不可为空的股票。通过选择波动较大，成交量适中，短期市场炒作潜力大，且有可能存在关联资本市场其他领域机会的标的，达到获取短期固定收益的目的。
选股逻辑分析
- 振幅大于1表明短期内波动较大，可以出现较高的投资机会；
- 昨天出现在龙虎榜单上的股票通常具有短期市场炒作波动的可能性，可以作为固定收益（短线交易）的投资机会；
- 在判断未清偿可转债简称时，除了不可为空外，可以理解为其对公司股价波动有产生一定的控制与影响，而此类债券对波动较大的标的更有加成效果；
- 未清偿可转债的存在，也意味着公司现金流与融资能力均健康，而这种健康也可以导致公司股价的反映出来。
有何风险？
- 市场波动较大，策略的风险较高；
- 可转债市场不稳定，选股结果与市场状况有很大关联性；
- 可能存在关联资本市场其他领域机会的标的，公司从事的领域与市场热度过于关联性强，可能造成公司基本面毫无保障的情况下，投入巨大的利润项。
如何优化？
- 根据市场实际情况，动态调整选择标的的选股逻辑；
- 加强风险控制，在选股策略中引入止损机制等方式；
- 建立可转债选择模型，充分判断债券市场及标的才能选出具有合理性的标的，避免选股过度依赖可转债影响策略结果可靠性；
- 结合其他技术面分析指标，如KDJ、MACD指标等提高策略准确性和可靠性；
- 在策略中加入股票行业等基本面信息提高分析结果的准确性和可靠性。
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，并且未清偿可转债简称不可为空的股票。此策略选股的关键在于选出波动较大，成交量适宜，且资本市场其他领域机会的标的来避免选股过度依赖可转债对策略结果的影响。
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)
# 判断是否有未清偿的可转债简称
bond_data = BONDCONV_UNLISTED
picks_bond = IF(bond_data['bond_short_name'] != '', 1, 0)
# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude * picks_lhb * picks_bond
picks_final = SortBy(picks, CLOSE, 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 = set(df[df['amplitude'] > 1]['ts_code'].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 = set(lhb_data['ts_code'].tolist())
# 判断是否有未清偿的可转债简称
bond_data = pro.cb_basic(fields='ts_code,bond_short_name')
picks_bond = set(bond_data[bond_data['bond_short_name']!='']['ts_code'].tolist())
# 选取符合条件的股票
picks = set(picks_amplitude) & set(yesterday_lhb) & set(picks_bond)
# 输出选股结果
print(picks)
## 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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