问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：rsi小于65,饮料酒进出口,收盘价大于昨日的最低价。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样采用了rsi指标和饮料酒进出口指标，同时加入了一项收盘价大于昨日的最低价，意在找到具备相对强势的趋势的股票。RSI指标用于衡量股票价格的强弱，其数值越低则价格越弱势。饮料酒进出口是一项重要的基本面因素，而收盘价大于昨日的最低价则是一项技术面因素，能帮助我们找到具备相对强势趋势的股票。通过技术指标和基本面指标的参考，该选股逻辑具有比较强的综合性和判断能力。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：
- 选股逻辑过于简单，没有考虑公司的具体业务和股票的基本面分析，缺少相应的强势指标。
- 收盘价大于昨日的最低价的指标实际上是一种短期趋势性指标，针对短期投资比较适合，长期来看没有太大的参考价值。
- 该选股逻辑仅针对了饮料酒进出口这一产业，针对个股的风险控制方面考虑不足。
如何优化？
为了优化该选股逻辑，我们可以考虑以下几点：
- 考虑更多的指标，如成长性指标、估值指标等，增加多维度的选股因素，提高选股的准确性。
- 优化收盘价大于昨日的最低价的指标，加入更为稳定和有效的技术面因素，如均线背离、突破等等。
- 针对不同行业的股票，增强风险控制能力，考虑适当的仓位控制和止损策略。
最终的选股逻辑
综合考虑公司基本面和技术面，选股逻辑如下：
- rsi小于65
- 进出口饮料酒行业
- 收盘价突破60日均线
- 5日均线上突破10日均线，30日均线上穿60日均线。
在新的选股逻辑中，我们既考虑了技术面因素同样呈现了基本面特点，增加了更加严格的风险控制机制。
同花顺指标公式代码参考
rsi:= RSI(CLOSE, 12);
low:= LLV(rsi, length);
high:= HHV(rsi, length);
down:= (low+high)/2 -(high-low)/4;
up:= (low+high)/2 +(high-low)/4;
IF(rsi<down, COLORRED, IF(rsi>up, colorlime, COLORWHITE));
ma1:=MA(CLOSE,5);
ma2:=MA(CLOSE,10);
ma3:=MA(CLOSE,30);
ma4:=MA(CLOSE,60);
IF(CROSS(ma1,ma2) AND CROSS(ma3,ma4),COLORBLUE,COLORWHITE);
UP:=MA(C,5);
DN:=MA(C,10);
IsK:=UP>=DN;
IF(IsK AND CROSS(MA(C,30),MA(C,60)),BRICKSIZE*100% ORANGE,0);
python代码参考
import talib
# RSI指标计算
def RSI(close, timeperiod):
return talib.RSI(close, timeperiod)
# 最低价
def LLV(x, n):
return talib.MIN(x, n)
# 最高价
def HHV(x, n):
return talib.MAX(x, n)
# 判断方向
def IF(t, a, b):
return np.where(t, a, b)
close = ...
rsi = RSI(close, 12)
length = 26
low = LLV(rsi, length)
high = HHV(rsi, length)
down = (low+high)/2 -(high-low)/4
up = (low+high)/2 +(high-low)/4
color = IF(rsi<down, 'R', IF(rsi>up, 'G', 'W'))
# 收盘价突破60日均线
ma60 = talib.MA(close, timeperiod=60)
close_ma60 = close > ma60
# 5日均线上突破10日均线
ma5 = talib.MA(close, timeperiod=5)
ma10 = talib.MA(close, timeperiod=10)
ma5_ma10_cross = np.logical_and(np.greater(ma5, ma10), np.concatenate((np.array([False]), np.logical_and(np.greater(ma10[:-1], ma5[1:]), np.less(ma10[1:], ma5[:-1])))))
# 30日均线上穿60日均线
ma30 = talib.MA(close, timeperiod=30)
ma60 = talib.MA(close, timeperiod=60)
ma30_ma60_cross = np.logical_and(np.greater(ma30[:-1], ma60[:-1]), np.less(ma30[1:], ma60[1:]))
color = np.where(np.logical_and(close_ma60, np.logical_and(ma5_ma10_cross, ma30_ma60_cross)), 'R', 'W')
## 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？
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