问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65、归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%小于等于100%、DEA指标上涨。该选股逻辑综合考虑了技术面和基本面，以寻找短期内具备一定上涨潜力的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑在RSI指标小于65和归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%小于等于100%的基础上，加入了MACD指标的DEA线上涨的条件，旨在寻找近期有明显上涨趋势的股票。同时，该选股逻辑综合了技术面和基本面，对股票的整体情况进行了综合考虑。
有何风险？
该选股逻辑虽然加入了MACD指标的DEA线上涨的条件，但其基础仍然是RSI指标和归属母公司股东的净利润同比增长率，未必能够真实反映股票未来的走势。此外，MACD指标可能存在延迟性，选股过程中也需要留意漏选和错选的风险。
如何优化？
可以引入其他技术指标和基本面指标进行选股，例如KDJ指标、 OBV指标、市盈率、市净率等指标，以提高选股的准确性和综合性。同时，可以适当减少或增加条件，例如调整RSI指标的选取范围、调整净利润同比增长率的阈值等，也可以进一步筛选影响股票走势的因素，例如政策、产业和市场趋势等。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65、归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%小于等于100%、DEA指标上涨。该选股逻辑综合了技术面和基本面，对股票的整体情况进行了综合考虑。
同花顺指标公式代码参考
// 选取非科创板股票并筛选符合条件的股票
SELECT S_INFO_WINDCODE
FROM ASHAREDESCRIPTION
WHERE S_INFO_EXCHMARKET = 'SZSE'
AND S_INFO_BOARD_TYPE != '创业板'
AND S_INFO_LISTEDSTATE = '上市'
AND S_INFO_LASTTRADEDATE IS NULL
AND S_INFO_WINDCODE IN
(SELECT S_INFO_WINDCODE
FROM ASHAREINCOME
WHERE S_FA_YEAR >= 2018
AND S_FA_REPORT_TYPE = 'A'
AND S_FA_PROFIT_PARENT_COMPANY > 0
AND S_FA_PROFIT_PARENT_COMPANY / LAG(S_FA_PROFIT_PARENT_COMPANY, 3) > 1
AND S_FA_PROFIT_PARENT_COMPANY / LAG(S_FA_PROFIT_PARENT_COMPANY, 3) <= 2
AND S_INFO_WINDCODE IN
(SELECT S_INFO_WINDCODE
FROM ASHARETECHNICALINDEX_DAILY
WHERE MACD(S_DQ_CLOSE, 12, 26, 9) > MACD(S_DQ_CLOSE, 12, 26, 9).shift(1)
AND MACD(S_DQ_CLOSE, 12, 26, 9).shift(1) > MACD(S_DQ_CLOSE, 12, 26, 9).shift(2)
AND RSI(S_DQ_CLOSE, 14) < 65));
Python代码参考
# 导入需要用到的库
import pandas as pd
import tushare as ts
import talib
# 选股函数
def stock_picking(data):
# 计算RSI和MACD指标
rsi = talib.RSI(data['close'], timeperiod=14)
macd, signal, hist = talib.MACD(data['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
# 筛选非科创板股票
stock_basic = ts.get_stock_basics()
stock_list = stock_basic[stock_basic['market'].isin(['sh','sz']) & (stock_basic['timeToMarket'] < 20190101) & (stock_basic['pe'] > 0)].index.tolist()
data = data.loc[data.index.get_level_values(0).isin(stock_list)]
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & (data['net_profits'].pct_change() > 0.2) & (data['net_profits'].pct_change() <= 1) & (macd > signal) & (signal > signal.shift(1)) & (signal.shift(1) > signal.shift(2))
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
