问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65，三连阴，深证主板中市盈率0-29.01市净率0-3.11的股票。该选股策略综合考虑了股票技术面和基本面要求，以期选出质量较好的股票。
选股逻辑分析
该选股策略在之前的条件上增加了可持续性要求，筛选出了深证主板市盈率和市净率同时处于合理范围内的股票。这能够有效过滤掉一些无法持续增长的公司，同时也对投资者起到了一定的风险控制作用。
有何风险？
在选股过程中，仅仅考虑市盈率和市净率等指标是不可靠的，因为这些财务指标难以预测未来的公司业绩和发展趋势，同时，市盈率和市净率可能会出现极端的情况，例如一些公司的市盈率可能会在特定时期内暴涨，但这并不代表其真实价值，因此该选股策略还有较大的风险。
如何优化？
可以结合其他财务和行业指标，例如负债率、高速增长行业中的市场占有率等指标，以综合考虑公司基本面和市场环境，从而更准确地预测未来业绩和发展趋势。可以使用量化模型，分析数据并不断优化选股策略。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65，三连阴，深证主板中市盈率0-29.01市净率0-3.11的股票。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(CLOSE, 14)
// 判断三连阴
(CLOSE.shift(1) > OPEN.shift(1)) & (CLOSE.shift(2) > OPEN.shift(2)) & (CLOSE.shift(3) > OPEN.shift(3))
// 筛选符合条件的股票
(PE_TTM >= 0) & (PE_TTM <= 29.01) & (PB_MRQ >= 0) & (PB_MRQ <= 3.11) & (RSI(CLOSE, 14) < 65) & ((CLOSE.shift(1) > OPEN.shift(1)) & (CLOSE.shift(2) > OPEN.shift(2)) & (CLOSE.shift(3) > OPEN.shift(3)))
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)
# 判断三连阴
triple_cond = (data['close'].shift(1) > data['open'].shift(1)) & (data['close'].shift(2) > data['open'].shift(2)) & (data['close'].shift(3) > data['open'].shift(3))
# 选股条件
filter_cond = (data['pe_ttm'] >= 0) & (data['pe_ttm'] <= 29.01) & (data['pb_mrq'] >= 0) & (data['pb_mrq'] <= 3.11) & (rsi < 65) & triple_cond
stock_list = 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。
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