问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65、三连阴、9点25分涨幅小于6%。通过技术面和基本面指标的综合分析来筛选出符合要求的个股。
选股逻辑分析
该选股策略同样综合考虑了技术面和基本面的因素，选择了RSI指标、三连阴信号、以及对开盘价格的9点25分涨幅的判断。其中RSI指标和三连阴信号通常可以反映出股票的弱势趋势，因此用于判断股票走势。而9点25分的涨幅可以初步了解股票的短期势头。
有何风险？
该选股策略仍然未考虑市场整体以及股票自身的评估指标和财务表现等因素，并且对于股票走势的预测有一定的主观判断。同时，该选股策略仅考虑了股票的短期涨跌情况，对于股票的中长期投资价值考虑不足。
如何优化？
可以引入更多的市场和行业趋势、估值指标、市场情绪等因素进行综合考虑。同时，可以引入机器学习等算法，从数据中挖掘更多的股票选股依据。需要注意的是，在选择股票时应该更加关注企业的盈利表现和财务状况，同时也加入更多负面判定因素。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65、三连阴、9点25分涨幅小于6%。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(CLOSE, 14)
// 计算股票的9点25分涨幅
CHANGE = 100 * (OPEN / REF(CLOSE, 1) - 1)
TIME = MID(DATE, 12, 5)
TSTimeStrToValue(TIME) > TSTimeStrToValue("09:25:00") ? CHANGE : 0
// 筛选符合条件的股票
(RSI(CLOSE, 14) < 65) & ((CLOSE.shift(1) > OPEN.shift(1)) & (CLOSE.shift(2) > OPEN.shift(2)) & (CLOSE.shift(3) > OPEN.shift(3))) & (CHANGE < 6)
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)
# 计算9点25分涨幅
open_price = ts.get_today_ticks(data.index[0], market='0' if data.index[0][0] == '6' else '1')['price'][0]
change = 100 * (open_price / data['close'].shift(1).iloc[-1] - 1) if pd.Timestamp.now().replace(hour=9, minute=25, second=0) > pd.Timestamp.now().time() else 0
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & ((data['close'].shift(1) > data['open'].shift(1)) & (data['close'].shift(2) > data['open'].shift(2)) & (data['close'].shift(3) > data['open'].shift(3))) & (change < 6)
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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