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%，主板股票且未清偿可转债简称不为空。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；选择未清偿可转债简称不为空的主板股票，是为了寻找市场交易中被低估的股票，期望最终能够获得高涨幅的投资收益。
有何风险？
该选股策略可能会受到市场风险和市场流动性的限制。某些被低估的股票可能会面临公司财务状况恶化、相应的可转债风险等问题，增加了投资风险。另外，市场流动性降低时，由于主板股票交易标的相对集中，流动性限制可能会导致买卖难度增加和价格波动增大。
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，可以加入机器学习等方法，对业绩、财务、市场等多层面数据进行加权并进行选股分析，以获得更加精准的选股策略。
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%，主板股票且未清偿可转债简称不为空。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
JOIN bonds_raw_data c ON b.stock_code = c.stock_code
)
WHERE
b.stock_market = 'sh'
AND rsi < 65
AND today_increase_rate > 1
AND c.short_name <> ''
AND today_open_price = today_min_price
AND today_open_price = yesterday_close_price
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%、主板股票未清偿可转债简称不为空的股票池
basic_data = ts.get_stock_basics()
filter_data = basic_data[(basic_data['rsi'] < 65) & (basic_data['today_increase_rate'] > 1)]
bond_data = ts.new_cbonds()
filter_data = filter_data[(filter_data.index.isin(bond_data[bond_data['未清偿余额'] != 0]['转债名称'].str.split('(', expand=True)[0])) & (filter_data.index.isin(bond_data[bond_data['未清偿余额'] != 0]['股票代码']))]
filter_data = filter_data[['name', 'industry', 'area', 'pe', 'outstanding', 'totals', 'totalAssets', 'liquidAssets', 'fixedAssets', 'reserved', 'reservedPerShare', 'esp', 'bvps', 'pb', 'timeToMarket']]
return filter_data
## 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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