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，并按个股热度从大到小排序名。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要通过技术面和市场情绪指标来筛选出股票，选股逻辑包括RSI小于65，外盘/内盘大于1.3两个指标，同时按照个股热度从大到小排序名，可以更好地筛选出符合条件、市场情绪比较好的股票。
有何风险？
- 选股依赖技术指标和市场情绪指标，可能会出现指标失灵的情况和市场情绪变化导致的误判问题；
- 行业和宏观环境的变化等因素会影响到个股的盈利水平和估值，从而影响股价趋势。
如何优化？
为了优化选股策略，可以尝试以下方式：
- 加入更多技术指标和市场情绪指标来筛选股票，比如均线策略、MACD指标等；
- 引入量化分析的模型来综合判断多个指标的因素对股票价格的影响；
- 市场环境和行业因素的影响需要充分考虑，其中一些因素应与技术面和市场情绪指标结合起来来进行分析。
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，按个股热度从大到小排序名，综合考虑技术面和市场情绪对股票价格的影响。
同花顺指标公式代码参考
SELECT STOCKCODE, STOCKNAME
FROM XDT_YY.CQA_TB_XGZL
WHERE CPS_DM LIKE '6%'
AND RSI(C,A.CLOSE) < 65
AND YLB(C,A,3) > 1.3
AND A.SYMBOL >= '600000' AND A.SYMBOL <= '688888'
AND FINDSTR(CQA_RES,"大单净流入") > 0
ORDER BY FINDSTR(CQA_RES,"日最大榜单增") DESC
python代码参考
import akshare as ak
import pandas as pd
from datetime import datetime, date, timedelta
# 获取当前A股股票列表
stock_list = ak.stock_zh_a_spot_em()
picked_stocks = []
for stock_code in stock_list.index:
# 获取股票数据
history_quotes = ak.stock_zh_a_daily(stock_code)
if history_quotes is None or len(history_quotes) < 60 or history_quotes.iloc[-1]["open"] <= 0 or history_quotes.iloc[-1]["volume"] <= 0:
continue
if (datetime.now().date() - datetime.strptime(history_quotes.iloc[-1]["date"], "%Y-%m-%d").date()).days < 60:
continue
rsi = ak.stock_zh_index_daily_tx(stock_code)
if rsi is None or len(rsi) < 14 or rsi.iloc[-1]["rsi14"] >= 65:
continue
day_quotes = ak.stock_zh_a_minute_em(stock_code, period="daily")
if day_quotes is None or len(day_quotes) < 2:
continue
if day_quotes.iloc[-1]["b_volume"] / day_quotes.iloc[-1]["last_volume"] <= 1.3:
continue
flow = ak.stock_sina_lhb_individual_statistics(stock_code, item="amount")
if flow is None or flow.empty or flow.iloc[0]["day_net_amount"] <= 0:
continue
if "大单净流入" not in flow.iloc[0]["reason"]:
continue
picked_stocks.append({"code": stock_code, "hotness": flow.iloc[0]["day_max_amount_increase_ratio"]})
# 输出符合条件的股票代码和名称
for stock in sorted(picked_stocks, key=lambda x: x["hotness"], reverse=True):
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。
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