(supermind量化策略)a1/rsi小于65、买一量>卖一量、昨天3连板

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指标小于65,买一量大于卖一量,昨天连续3个交易日涨停。该选股策略综合考虑了股票的技术面等因素,筛选出近期具有较大涨幅潜力的品种。

选股逻辑分析

RSI指标是判断股票价格超卖状态的技术指标,买卖量比体现了市场的流动性和活跃程度,连续3个交易日涨停表示股票近期有较强的市场热度和大量资金进入,同时也说明股票具备一定的赚钱效应。该选股策略综合考虑了技术面等因素,筛选出具有一定涨幅潜力的股票。

有何风险?

该选股策略可能会忽略股票的基本面因素,如公司盈利能力等,同时也可能会受到市场情绪等非技术面因素的影响,导致选股效果不理想。

如何优化?

这个策略可以考虑引入其他技术指标,如MACD等指标,综合考虑技术面和基本面因素进行股票筛选。同时,可以结合行业情况进行股票筛选,寻找相对具有潜力的行业板块。

最终的选股逻辑

选股逻辑为:RSI指标小于65,买一量大于卖一量,昨天连续3个交易日涨停,结合其他技术指标和基本面、行业情况进行股票筛选。

同花顺指标公式代码参考

// 计算RSI指标
RSI(C, 14)

// 计算买一和卖一的成交量
VOL1, VOL2

// 计算昨天涨停
REF(C, 1) / REF(C, 2) == 1 AND REF(C, 2) / REF(C, 3) == 1 AND C / REF(C, 1) >= 1.098

// 筛选符合条件的股票
(RSI(C, 14) < 65) & (VOL1 > VOL2) & (REF(C, 1) / REF(C, 2) == 1 AND REF(C, 2) / REF(C, 3) == 1 AND C / REF(C, 1) >= 1.098)

Python代码参考

# 导入需要用到的库
import pandas as pd
import talib

# 选股函数
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']

    # 计算昨天涨停
    limit_up = ((data['close'].shift(1) / data['close'].shift(2) == 1) & (data['close'].shift(2) / data['close'].shift(3) == 1) & (data['close'] / data['close'].shift(1) >= 1.098))

    # 计算股票代码
    code = data.index

    # 筛选符合条件的股票
    filter_cond = (rsi < 65) & (vol1 > vol2) & limit_up

    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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