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，价格＜12。
选股逻辑分析
该选股策略主要是基于技术面和估值来综合筛选股票，选股逻辑包括RSI小于65，外盘/内盘大于1.3，价格＜12三个指标。通过这三个指标来筛选出股票，能较好地筛选出符合技术面和估值标准的股票。
有何风险？
- 选股策略主要依赖技术指标和估值，这种筛选方法可能会忽略企业的经营状况和行业状况等因素，从而带来股票选择的风险；
- 其中价格＜12的基于市值的策略，可能会忽略了企业的基本面因素和公司的竞争优势等问题，导致选择效果受到影响。
如何优化？
为了优化选股策略，可以尝试以下方式：
- 加入更多的市场和行业指标进行分析，以完整的股价影响因素；
- 引入量化分析的模型将技术指标和估值进行得分选择，从而更好地筛选出符合标准的股票；
- 提高筛选价格区间，根据市场实际情况和风险适当调整，以更好地反映实际的股市情况。
最终的选股逻辑
选股逻辑应包括RSI小于65，外盘/内盘大于1.3，价格＜12三个指标。综合考虑技术面和市场情绪对股票价格的影响，加入更多的市场和行业指标进行分析，以完整的股价影响因素。
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.CLOSE < 12
AND A.SYMBOL >= '600000' AND A.SYMBOL <= '688888'
AND FINDSTR(CQA_RES,"最大榜单增") > 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
price_now = ak.stock_zh_a_spot(stock_code)["Price"][0]
if price_now > 12:
continue
picked_stocks.append({"code": stock_code})
# 输出符合条件的股票代码和名称
for stock in picked_stocks:
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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