问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI小于65，买一量大于卖一量，非ST，10点之前选股，五部涨停战法。该选股策略主要通过技术指标和市场情绪，筛选出可能存在涨势趋势的股票，并通过涨停战法进行后续操作。
选股逻辑分析
RSI指标用于判断股票价格当前是否处于超卖状态，买一量大于卖一量说明市场情绪趋于乐观，非ST筛选避免了股票基本面的风险，10点之前选股可以提前找到可能存在涨势的股票，五部涨停战法则通过技术和市场情绪判断股票走势并进行买入操作。该选股逻辑适用于短期操作，寻找有可能存在上涨趋势的股票。
有何风险？
该选股策略忽略了部分基本面指标以及反弹动能等市场变量的影响，仅考虑短期走势，存在较大的短期波动和长期投资价值不足的风险。同时，五部涨停战法需要及时调整买卖点，缺乏长期的市场观察和风险把控能力。
如何优化？
建议在筛选股票时加入一些基本面因素，例如股票所在行业、股本结构、经营情况等；同时可以加入反弹进攻指标和盈利能力指标，提升组合的盈利空间和风险控制水平。对于五部涨停战法，需要及时关注市场情况和个股走势，合理设置止损和止盈点位。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI小于65，买一量大于卖一量，非ST，10点之前选股，五部涨停战法。该选股策略综合考虑技术指标和市场情绪，筛选出可能存在涨势趋势的股票，并通过涨停战法进行后续操作。
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
// 过滤ST股票
NOT ST
// 过滤10点之后的股票
TIME < 100000
// 涨停战法，选出当日尚未涨停，且收盘价高于5日线的股票
REF(C, 1) < 1.10 * REF(C, -1) AND REF(C, 1) > MA(C, 5)
Python代码参考
# 导入需要的库
import pandas as pd
import numpy as np
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']
# 过滤ST股票
not_st = ~data['name'].str.contains('ST')
# 过滤10点之后的股票
time = pd.to_datetime(data['time'], format='%H%M%S').dt.time
before_10 = time < time(10, 0, 0)
# 涨停战法，选出当日尚未涨停，且收盘价高于5日线的股票
close = data['close']
ma5 = talib.MA(close, timeperiod=5)
not_limit = close.shift(-1) < 1.10 * close
close_over_ma5 = close > ma5
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & \
(vol1 > vol2) & \
(not_st) & \
(before_10) & \
(not_limit) & \
(close_over_ma5)
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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