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买入额大于卖出额，按照资金强度从大到小排序选择股票。此策略旨在选出波动较大、存在资金异动且资金流入量较大的股票，以挖掘股票的短期收益机会。
选股逻辑分析
- 指定振幅大于1可以筛选出波动较大的股票；
- 昨天出现在龙虎榜上且买入额大于卖出额表明存在资金流入的情况，可以优先考虑涨势和换手率，增加短期收益机会；
- 按资金强度从大到小排序，选择流动性高资金流入量大的股票，以提高选股策略的稳定性和准确性。
有何风险?
- 短期选股策略容易受市场波动影响，风险较高；
- 受限于流通性等基本面因素的局限性，筛选过于严格时，可能无法选出具有潜力的股票，选择过于宽松时，可能会选出风险较大的股票。
如何优化？
- 结合其他技术指标如KDJ、RSI等指标进行选股，以提高选股策略的稳定性和准确性；
- 加入基本面因素如盈利能力、估值等指标进行筛选，从长期和短期两个角度考虑股票价值。
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买入额大于卖出额的股票，按照资金强度从大到小排序选择股票，并结合多个技术指标及基本面指标进行综合分析，以提高策略选股的稳定性和准确性。
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且买入额大于卖出额
lhb = LHB
yesterday_lhb = REF(lhb, 1)
picks_lhb = IF(yesterday_lhb['buy_amount'] > yesterday_lhb['sell_amount'], 1, 0)
# 按资金强度选择股票
turnover_rate = (VOL - REF(VOL, 1)) / REF(VOL, 1)
picks = picks_amplitude * picks_lhb
picks_final = SortBy(turnover_rate * picks, turnover_rate, 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且买入额大于卖出额
lhb_data = pro.top_list(trade_date='20211008')
lhb_data.set_index('ts_code', inplace=True)
picks_lhb = lhb_data[lhb_data['buy_amount'] > lhb_data['sell_amount']].index.tolist()
# 按资金强度选择股票
df['turnover_rate'] = (df['vol'] - df['vol'].shift(1)) / df['vol'].shift(1)
picks = set(picks_amplitude) & set(picks_lhb)
picks_final = df.loc[picks].sort_values(by='turnover_rate', 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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