(supermind)振幅大于1、昨天龙虎榜、竞价主力净买大于0_

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，且竞价主力净买大于0的股票。通过波动较大、资金异动以及主力资金流向等因素筛选股票，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，具有投资机会；
2. 龙虎榜单的股票，通常说明存在资金流入或离开的情况；
3. 竞价主力净买大于0，说明主力资金正在买入，具备一定的股价上涨潜力。

有何风险？

1. 市场风险和行情反转的风险存在；
2. 龙虎榜单不能完全反映股票真实的资金流向；
3. 竞价主力净买可能被做空资金干扰。

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. 通过对行业板块的分析，进行合理的风险控制和选股范围筛选；
3. 结合资金流入流出和板块情况等因素进行更全面的分析。

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，且竞价主力净买大于0的股票。通过波动够大、资金异动和主力资金流向三方面因素进行选股，以更全面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)

# 计算竞价主力净买
f_net_buy = JVBUYCOUNT - JVSELLCOUNT
picks_fnetbuy = IF(f_net_buy > 0, 1, 0)

picks = picks_amplitude * picks_lhb * picks_fnetbuy
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()

# 计算竞价主力净买是否大于0
f_net_buy_data = ts.get_money_supply_rank()
f_net_buy_data.set_index('code', inplace=True)
picks_fnetbuy = f_net_buy_data[f_net_buy_data['f_net_buy'] > 0].index.tolist()

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