问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65、归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%小于等于100%、昨日9:15匹配价跌停。该选股逻辑主要关注基本面，并结合价格技术面来筛选符合条件的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑既关注基本面，要求股票的RSI指标小于65，归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%小于等于100%，表明公司具有增长性和盈利能力，也关注价格技术面，要求昨日9:15匹配价跌停，表明股价有明显的下行趋势。通过这种方式，可以筛选出目前价格处于低位的具有成长性的股票。
有何风险？
该选股逻辑存在较大的风险，因为股票的价格变化受到众多因素的影响，匹配价跌停可能只是暂时的下跌趋势，可能会造成误判。同时，RSI指标只是一个技术指标，不能完全覆盖股票的真实走势，可能会忽略其他重要的技术指标。
如何优化？
可综合考虑基本面和技术面进行选股。以股票价格为基础，结合各种价格指标和技术指标，如MA、MACD等，进行深入研究，实现更全面的投资分析。同时，可以增加其他财务指标、如市盈率、市净率等，以获取更全面的公司估值信息，从而更全面地了解企业的财务状况。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65、归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%小于等于100%、股价处于低位。该选股逻辑综合考虑基本面和技术面，以股票价格为基础，结合各种价格指标和技术指标，进行深入研究，实现更全面的投资分析。
同花顺指标公式代码参考
// 筛选A股
SELECT S_INFO_WINDCODE
FROM ASHAREDESCRIPTION
WHERE S_INFO_EXCHMARKET IN ('SZSE', 'SSE')
AND S_INFO_LISTEDSTATE = '上市'
AND S_INFO_LASTTRADEDATE IS NULL
AND S_INFO_WINDCODE IN (
SELECT S_INFO_WINDCODE
FROM ASHAREINCOME
WHERE S_FA_YEAR >= 2018
AND S_FA_REPORT_TYPE = 'A'
AND S_FA_PROFIT_PARENT_COMPANY > 0
AND S_FA_PROFIT_PARENT_COMPANY / LAG(S_FA_PROFIT_PARENT_COMPANY, 3) > 1
AND S_FA_PROFIT_PARENT_COMPANY / LAG(S_FA_PROFIT_PARENT_COMPANY, 3) <= 2
)
AND S_DQ_CLOSE <= S_DQ_PRECLOSE * 0.9
ORDER BY S_DQ_AMOUNT_TODAY DESC
LIMIT 10
Python代码参考
# 导入需要用到的库
import pandas as pd
import tushare as ts
import talib
# 选股函数
def stock_picking(data):
# 计算RSI指标
rsi = talib.RSI(data['close'], timeperiod=14)
# 筛选A股
stock_list = ts.get_stock_basics().index.tolist()
data = data.loc[data.index.get_level_values(0).isin(stock_list)]
# 计算归属母公司股东的净利润同比增长率
data['net_profits_growth'] = data['net_profits'].pct_change()
# 筛选处于低位的股票
data['close_rank'] = data['close'].rank(pct=True)
data = data.loc[data['close_rank'] <= 0.2]
# 筛选昨日9:15匹配价跌停的股票
preclose = ts.get_k_data(data.index.levels[1][0], index=True, start=data.index.levels[0][0], end=data.index.levels[0][-1], ktype='5')
preclose.set_index('date', inplace=True)
preclose = preclose['close'].shift(1)
filter_cond = preclose * 0.9 >= data['close'][preclose.index]
stock_list = data[filter_cond].index.tolist()
# 筛选满足条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & (data['net_profits_growth'] > 0.2) & (data['net_profits_growth'] <= 1)
stock_list = list(set(stock_list) & set(data[filter_cond].index.tolist()))
return stock_list
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
