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、连续3天以上大单净量大于0.05。通过综合考虑技术面、基本面及资金流向等因素，选取符合条件的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股策略在选股条件中加入了大单净量的条件，能够更好地反映股票的资金流向情况。同时，RSI指标反映了短期内的超买或超卖状态，选股时应控制RSI指标的值在合理的区间内；流通市值反映了股票的市值规模，选股时需要考虑公司的规模、风险等情况。
有何风险？
该选股策略过度依赖技术面的因素，忽略了基本面的因素。同时，大单净量与资金流向的关系存在一定的复杂性，选股时需要结合其他因素进行综合考虑。
如何优化？
可以增加更多基本面因素作为选股的条件，如市盈率、业绩增长等指标。同时，可以参照大单净量的变动情况，将大单净量变动作为选股的参考因素之一，以此来加强选股策略的稳定性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为RSI小于65、流通市值50亿-100亿、连续3天以上大单净量大于0.05。在此基础上，可以参照大单净量的变动情况，进行更加精准的选股。
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);
大单净量指标公式
V:=VOL*(2*CLOSE+HIGH+LOW)/4;
V1:= SUM(IF(V >= REF(V, 1), V - REF(V, 1), 0), N);
V2:= SUM(IF(V < REF(V, 1), REF(V, 1)-V, 0), N);
VOL_NET:= (V1-V2)/100000000;
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
# 计算大单净量
def calc_big_money_net(volume, close, high, low, n):
v = volume * (2 * close + high + low) / 4
v1 = (v - v.shift(1)).clip(lower=0).rolling(n).sum()
v2 = (v.shift(1) - v).clip(lower=0).rolling(n).sum()
vol_net = ((v1 - v2) / 100000000).fillna(method='backfill')
return vol_net
# 选股函数
def stock_picking(data):
# 计算RSI和大单净量
rsi = calc_rsi(data['close'], 14)
vol_net = calc_big_money_net(data['volume'], data['close'], data['high'], data['low'], 3)
# 选股
cond = (rsi < 65) & (data['negotiableMV'] >= 5e10) & (data['negotiableMV'] <= 1e11) & (vol_net > 0.05)
stock_list = list(data.index[cond])
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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