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%、昨日收盘价大于250日均线。该选股逻辑综合了技术面和基本面，同时考虑了股价走势、公司盈利能力等因素，以寻找具有投资价值的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合了技术面和基本面，关注了RSI指标、归属母公司股东的净利润同比增长率以及股价走势等因素。选股的逻辑是要求RSI指标小于65，表明该股票处于下降趋势，有一定的买入机会；同时要求归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%小于等于100%，表明公司盈利有增长趋势；还要求昨日收盘价大于250日均线，表明股票当前处于相对较强的上涨趋势。
有何风险？
该选股策略可能会受到市场波动、财务数据变化和技术指标滞后的影响。此外，考虑到250日均线的滞后性，选出的股票可能已经处于过高的价位，存在较大的回调风险。此外，缺乏对其他财务指标的分析，可能无法全面了解企业的财务状况，会导致选出的股票相对高风险。
如何优化？
可以增加更多的技术指标、如MACD、KDJ等，以更全面了解股票的走势和买卖信号。同时可以增加其他的财务指标、如资产负债表、现金流量表等，以更全面了解企业的财务状况。对于均线指标的使用，可以采用不同期限的均线进行比较筛选，以减少滞后性带来的影响。此外，可以加入其他的技术指标，如OBV、MA（5/10/30）等，尝试提高选股准确性。
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%、昨日收盘价大于30日均线、昨日收盘价大于60日均线、昨日收盘价大于120日均线、昨日收盘价大于250日均线。该选股逻辑综合了技术面和基本面，同时考虑了股价走势、公司盈利能力等因素，以寻找具有投资价值的股票。
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_INFO_WINDCODE IN (
SELECT S_INFO_WINDCODE
FROM ASHAREDAILYPRICE AS ADP
LEFT JOIN(
SELECT S_INFO_WINDCODE, WINDCODE, TRADE_DT
FROM ASHARECALENDAR
WHERE TRADE_DAYS <= 20181231
AND S_INFO_EXCHMARKET IN ('SZSE', 'SSE')
AND IS_OPEN = 1
) AS AC
ON ADP.S_INFO_WINDCODE = AC.S_INFO_WINDCODE AND ADP.TRADE_DT = AC.TRADE_DT
WHERE ADP.TRADE_DT = 20181228
AND ADP.S_DQ_CLOSE > ADP.S_DQ_MA250
AND ADP.S_INFO_WINDCODE IN (
SELECT DISTINCT S_INFO_WINDCODE
FROM ASHARESHENJIAO
WHERE S_INFO_WINDCODE IS NOT NULL
AND SOURCE IN (1, 2)
)
)
)
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()
# 计算股价均线
ma30 = data['close'].rolling(window=30).mean()
ma60 = data['close'].rolling(window=60).mean()
ma120 = data['close'].rolling(window=120).mean()
ma250 = data['close'].rolling(window=250).mean()
# 筛选股价大于均线的股票
filter_cond = (rsi < 65) & (data['net_profits_growth'] > 0.2) & (data['net_profits_growth'] <= 1) & (data['close']>ma30) & (data['close']>ma60) & (data['close']>ma120) & (data['close']>ma250)
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
