问财量化选股策略逻辑
本选股策略为：RSI指标小于65，今日上涨幅度大于1%，主板股票现量大于1万手，当日高开。期望获得高涨幅的投资收益。
选股逻辑分析
该选股策略同样结合了技术面和市场交易特征。RSI小于65代表股票处于超卖区间，可以预期股票将会反弹；今日上涨幅度大于1%则意味着股票动能较强，预期未来将继续上涨；主板股票现量大于1万手代表受市场关注程度较高，具有一定的参考价值；当日高开代表市场情绪乐观，对后续涨幅形成一定的支撑。
有何风险？
该选股策略虽然结合了技术面和市场特征，但对于个别股票存在一定的风险，比如公司业绩不佳，政策风险等。同时，该选股策略的选股条件过于简单，可能会选择出热点题材股，存在一定的炒作和波动风险。
如何优化？
可以从技术分析和基本面数据两方面入手优化选股策略。比如加入其它技术指标和形态进行筛选；从基本面数据入手，加入公司盈利能力、财务状况等数据进行筛选。同时需要加入止盈止损机制和风险控制措施，避免过度投资和风险控制不当。
最终的选股逻辑
本选股策略为：RSI指标小于65，今日上涨幅度大于1%，主板股票现量大于1万手，当日高开。注意加入止盈止损措施和风控机制，长期投资获得超额收益。
同花顺指标公式代码参考
// 建立选股语句
SELECT
a.*
FROM
(
stock_market_data a
JOIN stock_basic_data b ON a. stock_code = b.stock_code
)
WHERE
b.stock_market = 'sh'
AND rsi < 65
AND today_increase_rate > 1
AND today_open_price = today_min_price
AND today_open_price = yesterday_close_price
AND today_volume > 10000
AND (
SELECT COUNT(*)
FROM (
SELECT close, open, high, low
FROM stock_market_data
WHERE stock_code = b.stock_code
AND date <= to_date('{DATE}', 'yyyy-mm-dd')
ORDER BY date DESC
LIMIT 1
) AS sub_query
WHERE sub_query.close > sub_query.open
AND sub_query.high >= yesterday_close_price * 1.097
) > 0;
python代码参考
# 导入需要使用的库
import pandas as pd
import tushare as ts
# 选股函数
def stock_picking():
# 获取RSI指标小于65、今日上涨幅度大于1%、主板股票现量大于1万手、当日高开的股票池
basic_data = ts.get_stock_basics()
filter_data = basic_data[(basic_data['rsi'] < 65) & (basic_data['today_increase_rate'] > 1) & (basic_data['volume'] > 10000)]
market_data = ts.get_today_all()
filter_data = filter_data[(filter_data.index.isin(market_data[market_data['changepercent'] > 0]['code'])) & (filter_data.index.isin(market_data[market_data['open'] == market_data['high']]['code']))]
return filter_data.index.tolist()
## 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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