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%，选择主板股票，昨日竞价换手率大于0.26；通过选择符合以上条件的股票进行投资，以期望能够在短期内获得盈利。
选股逻辑分析
本选股策略在RSI指标小于65、今日上涨幅度大于1%和选择主板股票等方面与常规选股策略类似。新增了一个昨日竞价换手率大于0.26的条件，即选取短期内交易活跃、具有一定市场关注度的股票。选择竞价活跃的股票，可能在短期内持续获得较好的投资回报。不过需要注意的是，竞价活跃只是短期现象，不能完全代表股票的价值和长期投资潜力。需要谨慎投资，并做好风险控制管理。
有何风险？
该选股逻辑存在追涨杀跌、市场风险等风险。选股过于依赖股价趋势，过度关注短期走势和市场热点，容易忽略公司的实际情况和长期发展潜力。竞价活跃也有可能是市场短暂的炒作，不具有长期持续性。需要谨慎投资，并做好风险控制管理。
如何优化？
为了更好地评估股票的实际价值和投资潜力，可以运用量化分析指标和基本面数据，如市盈率、市净率、净利润增长率等来筛选股票。在股价走势方面，可以引入技术指标的组合来筛选股票，并结合基本面的分析进行确认。在股价波动方面，可以引入波动幅度等波动性指标来筛选股票，为投资决策提供更全面的考虑。需要加强公司基本面的分析，综合考虑公司的财务状况、行业趋势、管理能力等因素，并适当延长持股周期，提高长期收益的可能性。
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%，选择主板股票，昨日竞价换手率大于0.26。在充分考虑市场情况和基本面数据的基础上，选择符合条件的股票，认真研究其实际情况和市场表现，并进行风险控制管理。在选股过程中，坚持价值投资、长期资产理念，注重全面考虑公司的基本面和规模优势。
同花顺指标公式代码参考
// 选取RSI小于65，今日上涨幅度大于1%，选择主板股票，昨日竞价换手率大于0.26的股票
select a.secucode as code, a.secuname as name, a.totalvalue as mkt_cap, bd_turnover_ratio,
s_dq_pctchange, s_info_windcode, bd_ind_name_l1,
((s_mv_large - s_mv_small) / s_mv_total) as score
from stock_secu a
inner join stock_price b on a.innercode = b.innercode
left join stock_industry c on a.innercode = c.innercode
left join (
select a.s_info_windcode as wind_code, sum(a.s_mv) as s_mv_large
from stock_basicinfo a
inner join (
select max(s_info_windcode) as wind_code, (s_mv + s_nmv) as mv
from stock_basicinfo
where s_info_windcode in (
select innercode from stock_secu where listedsector in ('一般工商业', '主板')
)
group by wind_code
) b on a.s_info_windcode = b.wind_code and a.s_mv + a.s_nmv = b.mv
) d on a.s_info_windcode = d.wind_code
left join (
select a.s_info_windcode as wind_code, sum(a.s_mv) as s_mv_small
from stock_basicinfo a
inner join (
select min(s_info_windcode) as wind_code, (s_mv + s_nmv) as mv
from stock_basicinfo
where s_info_windcode in (
select innercode from stock_secu where listedsector in ('一般工商业', '主板')
)
group by wind_code
) b on a.s_info_windcode = b.wind_code and a.s_mv + a.s_nmv = b.mv
) e on a.s_info_windcode = e.wind_code
left join (
select sum(s_mv) as s_mv_total from stock_basicinfo
where s_info_windcode in (
select innercode from stock_secu where listedsector in ('一般工商业', '主板')
)
) f
left join (
select wind_code, sum(volume) / (sum(volume) + sum(ast_volume)) as bd_turnover_ratio
from stock_daily_trans
where date == '20220405'
group by wind_code
) g on a.s_info_windcode = g.wind_code
where b.exchangecd == '001'
and b.originaldate == '20220406'
and b.status == '1'
and (a.listedsector = '主板')
and ~a.secuname.str.startswith('ST')
and s_dq_pctchange > 0.01
and bd_turnover_ratio > 0.26
and s_info_windcode is not null
and d.s_mv_large > e.s_mv_small
and f.s_mv_total is not null
order by score desc
limit 20
Python代码参考
# 导入需要使用的库
import pandas as pd
import tushare as ts
import numpy as np
import talib
# 选股函数
def stock_picking(data):
# 计算RSI指标、涨幅、板块和昨日竞价换手率
rsi = talib.RSI(data['close'], timeperiod=14)
daily_return = data['close'].pct_change()
sector = data['industry'] # 或者csf['industry_name1']
volume = ts.get_tick_data(data['ts_code'], date='2022-04-06', src='tt')
volume_avg = volume['volume'].mean()
# 筛选符合条件的股票，并剔除ST和停牌股票
filter_cond = (rsi < 65) & (daily_return > 0.01) &
(data['list_status'] == 'L') & (data['name'].str.contains('*ST') == False) &
((data['exchange'] == 'SZSE') | ((data['exchange'] == 'SSE') & (data['market'] == '主板'))) &
(volume_avg > 0.26)
# 按市值从高到低排序
stock_list = data[filter_cond].sort_values('market_cap', ascending=False).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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
