问财量化选股策略逻辑
本选股策略选择振幅大于1、昨日成交额大于6千万、RSI小于65的股票为基本条件。
选股逻辑分析
本选股策略在技术面上考虑了股票振幅、昨日成交额和RSI指标等，这些指标可以反映出股票的走势和市场情况。在选股时可以筛选出一些有较高潜力的股票。
有何风险？
本选股策略存在选择出表现不好的股票的风险。另外，RSI指标是一个较为短期的指标，跟踪股价的变动和波动，可能会产生一定的噪声信号。而且忽略了其他基本面指标的影响，可能会忽略一些重要的市场信号。
如何优化？
可以考虑综合考虑更多的技术面和基本面指标，如均线、MACD、布林带等技术指标，以及营收、净利润、盈利增长率等基本面指标，从而更全面地评估公司或行业的潜力和风险。RSI指标的使用可以与其他技术指标相结合，以减少假信号的出现。
最终的选股逻辑
本选股策略的最终逻辑为：振幅大于1、昨日成交额大于6千万、RSI小于65的股票。
同花顺指标公式代码参考
- RSI指标：RSI(CLOSE, 14)
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
from datetime import datetime, timedelta
# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 筛选条件1：振幅大于1
df['AMPLITUTE'] = df.apply(lambda row: max(row['HIGH'] - row['LOW'], abs(row['HIGH'] - row['PREV_CLOSE']), abs(row['LOW'] - row['PREV_CLOSE'])), axis=1)
df = df[df['AMPLITUTE'] > 1]
# 筛选条件2：昨日成交额大于6千万
df['LAST_VOL'] = df.groupby('CODE')['VOL'].shift(1) # 加入昨日成交额
df = df[df['LAST_VOL'] > 60000000]
# 筛选条件3：RSI小于65
df['RSI'] = ts.technical.indicators.RSI(df['CLOSE'], 14)
df = df[df['RSI'] < 65]
# 输出选股数据
print(df)
## 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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