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，且当日的最高价为近两日最高价，选取这些股票作为投资对象。此策略旨在选出波动较大、存在资金异动、近期走势突破的股票，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；
- 当日最高价为两日最高价，表明该股有向上突破的趋势，可以考虑挖掘其短期上涨空间。
有何风险？
- 短期选股策略容易受市场波动影响，风险较高；
- 当日的最高价并不能代表整个交易日的走势，可能会出现价格回落的情况，导致选出的股票短期收益不如预期。
如何优化？
- 结合其他技术指标如MACD、DMI等指标进行选股，并结合实时填盘数据进行筛选，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、行业前景等指标进行筛选，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，当日的最高价为近两日最高价的股票，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)
# 判断当日的最高价是否为近两日最高价
high_2 = REF(HIGH, 2)
picks_high = IF(HIGH == MAX(MAX(high_2, HIGH), high_2), 1, 0)
# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude * picks_lhb * picks_high
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()
# 判断当日的最高价是否为近两日最高价
df['high_2'] = df['high'].shift(2)
picks_high = df[df['high'] == df[['high', 'high_2']].max(axis=1)].index.tolist()
# 选取符合条件的股票
picks = set(picks_amplitude) & set(picks_lhb) & set(picks_high)
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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