(supermind量化-)振幅大于1、500日内至少2次涨停、昨天龙虎榜

问财量化选股策略逻辑

本选股策略在日线上选取以下股票：振幅大于1、500日内至少2次涨停、昨天出现龙虎榜。

选股逻辑分析

此选股策略结合了市场情绪和热点板块的特性，振幅和涨停次数均表征了市场情绪，而昨天出现龙虎榜则意味着该股票受到了市场热点的关注，具有一定的操作价值。此外，关注昨日龙虎榜也能够减少市场操作盲区，发现隐藏的高性价比股票。

有何风险？

此选股策略同样受到市场情况以及时间的影响，振幅和涨停次数也属于短期因素。另外，昨天的龙虎榜也不一定代表股票的长期投资价值。同时，此选股策略忽略了股票基本面因素，不能直接反映股票价值。

如何优化？

可以引入其他的长期指标，例如PE、市净率等以综合判断股票的长期投资价值，从而降低操作风险。同时，可以关注其他市场热点板块，例如新能源、消费等板块，以多维度筛选。可以在选股策略中加入趋势判断的因素，凸显长期趋势和阶段特点。

最终的选股逻辑

选取振幅大于1、500日内至少2次涨停、昨天出现龙虎榜的股票。

同花顺指标公式代码参考

振幅公式：(high-low)/close
通达信代码：(HHV(HIGH,1)-LLV(LOW,1))/REF(CLOSE,1)
涨停次数公式：计算500日内涨停次数，使用rolling()和sum()函数求和
通达信代码：(HIGH / LLV(LOW, 1) > 1.099).SUM(500)
龙虎榜公式：筛选龙虎榜数据并判断前一天是否出现龙虎榜
通达信代码：（SELECTEDZHGTJ[1] > 0）AND （DRJT20[1] > 0）
综合筛选：根据以上公式进行筛选即可。

python代码参考

import tushare as ts

# 定义振幅筛选条件
amplitude_filter = 0.01
# 定义涨停次数筛选条件
rise_stop_filter = 2

# 获取股票列表
stock_list = ts.get_stock_basics()
# 获取昨天的龙虎榜股票列表
yesterday_lhb_stock_list = ts.top_list('2018-12-27')

# 筛选振幅满足条件的股票
selected_stocks = stock_list[stock_list['high'] - stock_list['low'] >= amplitude_filter * stock_list['close']]

# 筛选涨停次数满足条件的股票
selected_stocks = selected_stocks[(selected_stocks['high'] / selected_stocks['low'].shift(1) > 1.099).rolling(500).sum() >= rise_stop_filter]

# 筛选昨天出现龙虎榜的股票
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks.index.isin(yesterday_lhb_stock_list['code'].tolist())]

# 输出选中的股票
print(selected_stocks.index.tolist())

以上代码仅供参考，具体实现方法可以根据投资者需要和市场情况进行调整。

    ## 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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