(supermind量化策略)a1/rsi小于65、买一量>卖一量、股票均价站在五日均线之

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-30 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为:RSI小于65,买一量大于卖一量,股票均价站在五日均线之上。该选股策略通过技术指标和均线的分析,筛选出相对强势的股票。

选股逻辑分析

RSI指标用于衡量股票当前价格偏离正常状态的程度,买一量大于卖一量说明市场情绪趋于乐观,而股票均价站在五日均线之上则说明多头力量较强。综合考虑这几个指标可以筛选出相对强势的股票。

有何风险?

该选股策略同样忽略了公司基本面等非技术因素的分析,并且可能无法及时对市场短期波动做出适当的反应。同时,均线数据可能受到周期选择的影响,影响选股精度。

如何优化?

建议在筛选股票时增加对公司基本面等非技术因素的分析。同时,通过优化技术指标和增加均线周期的考量,提高选股精度。

最终的选股逻辑

选股逻辑为:RSI小于65,买一量大于卖一量,收盘价站在五日均线之上。该选股策略通过技术指标和均线的分析,筛选出相对强势的股票。

同花顺指标公式代码参考

// 计算RSI指标
RSI(C,14)

// 计算买一量和卖一量
VOL1, VOL2, _, _ = GetBuySellVol()

// 计算收盘价以及五日均线
CLOSE = MA(C,5)

// 筛选符合条件的股票
filter_cond = RSI14 < 65 AND VOL1 > VOL2 AND C > CLOSE

Python代码参考

# 选股函数
import talib

def stock_picking(data):
    # 计算RSI指标
    rsi = talib.RSI(data['close'], timeperiod=14)
    
    # 计算买一和卖一的成交量
    vol1 = data['vol1']
    vol2 = data['vol2']
    
    # 计算收盘价以及五日均线
    close = data['close']
    ma5 = talib.MA(close, timeperiod=5)
    
    # 筛选符合条件的股票
    filter_cond = (rsi < 65) & \
                  (vol1 > vol2) & \
                  (close > ma5)
    
    # 获取股票代码,并返回
    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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