龙虎榜
API： 龙虎榜
数据：龙虎榜
逻辑分析
分析
龙虎榜并不是一个机会榜，而是一个风险榜。我们要做的是从龙虎榜中剔除其中的可能存在的风险。
龙虎榜的统计有滞后性，如果我们通过龙虎榜来做隔日接力，那么会进一步滞后。在数据中可用的是上榜1日后和上榜2日后数据。
正反馈营业部远远少于负反馈营业部，同时负反馈的成功率会更低，我们直接忽略掉负反馈中成功的部分。仅仅考虑正反馈的部分。如果上榜个股中没有出现正反馈营业部，那么我们就不考虑了。
例外
情绪报团会出现在负反馈中。这需要我们根据市场交易规模来识别报团票。
报团票是可以忽略负反馈的。
正反馈营业部同样会出现的卖出榜，这些也是需要关注并识别的地方。
营业部反馈
东财营业部统计的页面，按照周期（1/3/6/12）统计营业部上板后1/2/5/10日的涨跌幅度，我们可以利用这个数据统计来分析营业部上板后的正负反馈。
隔日反馈不代表营业部的业务能力。因为东财营业部统计包括买入榜和卖出榜。很多情绪票在 A 杀的时候，营业部总会先于市场行动。但长久下来，在周期中持续为正反馈的营业部是值得长期关注的。
机会的识别
- 正反馈营业部进入买入榜。
风险的识别
- 负反馈营业部进入买入榜
- 正反馈营业部进入卖出榜
- 重点关注营业部进入买入榜，例如：东方财富下属营业部
设计思路
营业部反馈
- 正反馈数据所反应的机会仅为上榜个股交易的机会加分，并不是成功率的保证，还是需要结合当前市场风格临盘判断。
- 负反馈数据所反应的风险一定为风险，涉及到风险个股应尽可能提前回避。
- 不符合正/负反馈逻辑（比如周期内交易次数较少，周期内涨幅有限）的一律视为负反馈逻辑。
- 重点的负反馈包括东财，开源。
- 正反馈营业部进入卖出榜。
- 对于正负反馈使用的阈值数据为“上榜后2天-平均涨幅”，这样更能符合次日买入，隔日卖出。
- 仅使用了上榜近一个月统计数据。我们认为近一月交易数据反应该营业部近期的交易风格与成功率之间的反馈，是与市场风格匹配度的体现。6月/12月的数据反应该营业部的稳定性，无法在短线中使用。
输出
重点关注营业部日内交易情况
- 重点关注负反馈
- 正反馈中稳定收益营业部
可能正反馈机会列表
例外
东财的营业部统计是动态变化的，在使用东财数据的前提下，大部分输出功能只适用于当天。对于历史时间，基于营业部统计数据的运算属于使用未来数据，需要回避。
数据
数据来源
- 数据来源：东方财富
- 数据接口：akshare
本地存储
- stock_data_lhb：当日龙虎榜列表
- stock_data_lhb_day：当日龙虎榜清单
接口
- 文件：ToolsLbhData.py
- API: 龙虎榜
席位
- 东方财富
- 开源证券：开源证券下属营业部会出现霸榜可能
- 量化席位：
- 桑田路：善于造神，对情绪的理解是顶级的
- 上塘路：上榜必须回避
- 朱雀大街：方新侠
- 中关村大街：量化席位？
- 珍珠路：消闲派
- 鼓楼南路：92科比，对情绪的理解是顶级的
- 太平南路：作手新一