问财量化选股策略逻辑
选股逻辑包括：RSI小于65，外盘/内盘大于1.3，非ST，10点前选股票，五部涨停战法。
选股逻辑分析
该选股逻辑通过使用技术指标RSI小于65和外盘/内盘大于1.3等标准来筛选具有投资价值的股票。另外，在这些股票中，只选取非ST股票，且必须在10点之前进行选股，根据五部涨停战法来进行选股。 这种策略的选股逻辑是将技术指标与价值投资相结合，同时兼顾股票的基本面和市场情绪，避免了股票中的“钻营”现象，提高了投资的效果。
有何风险？
- 策略依赖技术指标，可能会出现指标失灵的情况；
- 涨停策略可能会被恶意炒作，短期内涨幅较大，但风险也较高；
- 高度依赖数据，数据质量可能影响选股效果；
- 更偏向短期的操作，过度追求短期收益，容易忽略公司的长期发展潜力。
如何优化？
- 结合多种技术指标，进行综合选股；
- 不仅关注上涨股票，也要对跌势积极反应；
- 限制短期操作的仓位和次数，以确保稳定的投资策略。
最终的选股逻辑
选股逻辑包括：RSI小于65，外盘/内盘大于1.3，非ST，截止时间为10点时前选股票，进行多因子综合选股。
同花顺指标公式代码参考
// RSI指标小于65，外盘/内盘比值大于1.3
SELECT STOCKCODE, STOCKNAME
FROM XDT_YY.CQA_TB_XGZL
WHERE CPS_DM LIKE '6%'
AND RSI(C,A.CLOSE) < 65
AND EXISTS(SELECT 1 FROM XDT_YY.CQA_TB_DX_JYL A WHERE A.TDATE=${交易日} AND A.CODE=B CODE AND A.PORTION>0.001){
// 1，非ST
WHERE NOT (SELECT 1 FROM XDT_YY.CQA_TB_SSZZ WHERE CPS_DM=B CODE AND date=${交易日} AND SS_TYPE=3)='ST'
// 2，10点前选股
WHERE TO_NUMBER(TO_CHAR(SYSDATE,'HH24'))<10
// 3，五部涨停战法
WHERE B.CODE IN (
SELECT DISTINCT CODE
FROM XDT_YY.CQA_TB_KLINE
WHERE TDATE=${交易日}
AND (CLOSE_PRICE - PRECLOSE_PRICE)/PRECLOSE_PRICE >0.09
AND TTIME>=092500
AND TTIME<95500
AND (SELECT COUNT(*) FROM XDT_YY.CQA_TB_KLINE WHERE CODE=A.CODE AND TDATE=${交易日} AND TTIME BETWEEN 093000 AND 145500 )=48)
python代码参考
import akshare as ak
import pandas as pd
from datetime import datetime,time
# 获取当前A股股票列表
stock_list = ak.stock_zh_a_spot_em()
selected_stocks = []
for stock_code in stock_list.index:
# 获取股票数据
quotes = ak.stock_zh_a_daily_tx(stock_code, adjust="hfq")
if quotes is None:
continue
if len(quotes) < 20:
continue
if quotes.iloc[-1]["volume"] <= 0:
continue
if quotes.iloc[-1]["pre_close"] <= 0:
continue
if quotes.iloc[-1]["low"] >= quotes.iloc[-1]["pre_close"] or quotes.iloc[-1]["high"] <= quotes.iloc[-1]["pre_close"]:
continue
market_data = ak.stock_zh_a_sina_name(stock_code, exchange="sh")
if market_data is None or len(market_data) == 0:
continue
market_data = market_data.iloc[0]
if market_data["circulating_market_capitalization"] < 5 * 100000000 or market_data["circulating_market_capitalization"] > 20 * 100000000:
continue
if not (market_data["pb"] > 0 and market_data["pb"] < 1):
continue
if market_data["pe_ttm"] is None or market_data["pe_ttm"] < 0 or market_data["pe_ttm"] > 50:
continue
rsi = ak.stock_zh_index_daily_tx(stock_code)
if rsi is None or len(rsi) < 14:
continue
if rsi.iloc[-1]["rsi14"] >= 65:
continue
if datetime.now().time() > time(hour=10):
continue
kline = ak.stock_zh_a_tick_tx(stock_code)
if kline is None or len(kline) < 48:
continue
if kline.iloc[-1]["turnover"] / kline.iloc[-1]["volume"] / market_data["circulating_market_capitalization"] < 100:
continue
selected_stocks.append(stock_code)
# 输出符合条件的股票代码和名称
for stock_code in selected_stocks:
stock_info = stock_list.loc[stock_code]
if stock_info["名称"] == "None":
continue
print(f"{stock_code}、{stock_info['名称']}")
## 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。
