问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为RSI小于65、流通市值50亿-100亿、昨日换手率乘以今日竞价成交量除以昨日成交量在0.5至2之间。该选股策略结合了技术面和基本面的因素，以RSI指标和流动性为过滤器，筛选出表现较好并且具有较大的市场活力的股票。
选股逻辑分析
该选股策略在选股条件中通过RSI指标和流动性加入了技术面和基本面的判断因素，筛选出流动性高且表现较好的股票。昨日换手率乘以今日竞价成交量除以昨日成交量的计算方式，可以更好地衡量股票的交易活跃度。
有何风险？
该选股策略忽略了一些其他重要的因素如基本面和行业因素等，同时流动市值为50亿-100亿可能筛选出的股票比较少，集中在一些特定的领域。另外，该选股策略也存在数据不准确的风险，比如竞价成交量可能存在异常值。
如何优化？
可以加入更多基本面因素和行业因素作为选股的条件，以加强对个股的风险控制，同时可以考虑选取其他更加可靠的指标来衡量股票的交易活跃度。另外，可以选取更多涵盖不同市值范围的股票来保证选股数量和分散度。
最终的选股逻辑
选股逻辑为RSI小于65、流通市值50亿-100亿、昨日换手率乘以今日竞价成交量除以昨日成交量在0.5至2之间，市盈率不超过40倍。
同花顺指标公式代码参考
RSI指标公式
LC:=REF(CLOSE,1);
AA:=SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N,1)*100;
RSI:EMA(AA,M);
python代码参考
# 计算RSI
def calc_rsi(close, n):
lc = close.shift(1)
aa = pd.Series(np.nan,index=close.index)
aa[n-1:] = close.sub(lc).clip(lower=0).rolling(n).mean() / close.sub(lc).abs().rolling(n).mean() * 100
rsi = aa.ewm(com=1.0/14, adjust=False).mean()
return rsi
# 选股函数
def stock_picking(data):
# 计算RSI指标
rsi = calc_rsi(data['close'], 14)
# 根据市值、RSI选取股票
cond = (data['negotiableMV'] >= 5e10) & (data['negotiableMV'] <= 1e11) & (rsi < 65)
# 计算昨日换手率乘以今日竞价成交量除以昨日成交量
turnover_ratio = data['turnoverRate'].shift(1) * (data['openInterest'] / data['volume']).fillna(0)
# 筛选昨日换手率乘以今日竞价成交量除以昨日成交量在0.5至2之间的股票
cond &= (turnover_ratio > 0.5) & (turnover_ratio < 2)
# 筛选市盈率不超过40倍的股票
cond &= (data['pe'] <= 40)
stock_list = []
if sum(cond) >= 5:
selected_data = data[cond]
selected_data = selected_data.sort_values(by='preClose', ascending=False)
for i in range(5):
stock = selected_data.index[i]
if selected_data.loc[stock, 'changePct'] < 9.9:
stock_list.append(stock)
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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