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，当日现量大于1万手且当日股票开盘价高于收盘价的股票。通过选择振幅较大、成交量适中、市场热度较高的股票，寻找具有较高收益潜力的标的。
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；
- 当日现量大于1万手表明市场关注度较高，同时可避免低成交量的股票容易出现交易问题；
- 当日股票开盘价高于收盘价可以考虑为强势股票，其波动性和收益可观。
有何风险？
- 较高的市场波动导致策略的风险较大；
- 振幅较大的股票具有较高的投资风险，需要加强风险控制。
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；
- 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，当日现量大于1万手且开盘价高于收盘价的股票。由于波动性较大，建议在风险可控的情况下进行交易。
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)
# 判断当天成交量和涨跌幅
vol = REF(VOL,1)
open = REF(OPEN,1)
close = REF(CLOSE,1)
picks_vol = IF(vol > 10000,1,0)
picks_higher = IF(open > close,1,0)
# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude * picks_lhb * picks_vol * picks_higher
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())
# 判断当天成交量和涨跌幅
df['picks_vol'] = df['vol'] > 10000
df['picks_higher'] = df['open'] > df['close']
picks_vol = set(df[df['picks_vol']]['ts_code'].tolist())
picks_higher = set(df[df['picks_higher']]['ts_code'].tolist())
# 选取符合条件的股票
picks = set(picks_amplitude) & set(yesterday_lhb) & set(picks_vol) & set(picks_higher)
# 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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