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，在深证主板中市盈率0-29.01市净率0-3.11范围内选取。通过结合技术面和基本面指标进行选股，找到具有长期投资价值的标的。
选股逻辑分析
- 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；
- 龙虎榜单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；
- 按照市盈率、市净率对深证主板股票进行筛选可以挖掘出具有长期投资价值的标的；
- 综合以上指标可得出具有较高收益潜力和较低风险的股票。
有何风险？
- 选股逻辑过于简单，可能存在不实际的情况；
- 特定市盈率和市净率范围内的股票可能不具备长期投资价值；
- 市场变化可能导致短期收益不稳定。
如何优化？
- 加入一些基本面指标和技术面指标，例如MACD、KDJ、RSI等指标，以增加选股策略的准确性和可靠性；
- 加入长期股息率、市值水平等指标，以增加长期投资价值；
- 针对不同的市盈率、市净率范围，在选股逻辑中加入对应的指标，以进一步优化策略。
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，在深证主板中市盈率0-29.01市净率0-3.11范围内选取。通过结合技术面和基本面指标进行选股，以增加策略的准确性和可靠性。
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)
# 判断市盈率与市净率范围
pe = REF(pe, 1)
pb = REF(pb, 1)
picks_pe_pb = IF((pe > 0) & (pe < 29.01) & (pb > 0) & (pb < 3.11), 1, 0)
# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude * picks_lhb * picks_pe_pb
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())
# 判断市盈率与市净率范围
pro = ts.pro_api()
df_fin = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date='20211009', fields='ts_code, pe, pb')
picks_pe_pb = set(df_fin[(df_fin['pe'] > 0) & (df_fin['pe'] < 29.01) & (df_fin['pb'] > 0) & (df_fin['pb'] < 3.11)]['ts_code'].tolist())
# 选取符合条件的股票
picks = set(picks_amplitude) & set(yesterday_lhb) & set(picks_pe_pb)
# 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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