问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65、三连阴信号、收益大于0。通过技术面指标的综合分析和滚动回报表现来筛选出符合要求的个股。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了技术面指标和滚动回报表现，选择了RSI指标、三连阴信号以及收益大于0来评判股票的短期表现。RSI指标和三连阴信号可以反映出股票的弱势趋势，通过二者的筛选，可以找到潜在的短期下跌股票。同时，收益大于0可以判断出股票在短期内是否处于走强趋势。
有何风险？
该选股策略仍然未考虑到市场整体走势、个股的估值、财务状况等因素，存在一定的主观判断。同时，在实际应用中，需要关注收益率的长期持续性和波动性问题，需要进行长期模拟和回测，以免过于追求高收益率而出现风险偏好失调的情况。
如何优化？
可以引入更多的市场和行业趋势、估值指标、市场情绪等因素进行综合考虑。并且可以考虑引入基本面指标、公司财务表现等因素。在筛选股票时还需要考虑股票流动性和波动性等因素。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65、三连阴信号、收益大于0。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(CLOSE, 14)
// 计算三连阴信号
C1 = (CLOSE<OPEN)
C2 = (REF(CLOSE,1)<REF(OPEN,1))
C3 = (REF(CLOSE,2)<REF(OPEN,2))
C = (C1 AND C2 AND C3)
// 筛选符合条件的股票
(RSI(CLOSE, 14) < 65) & (C > 0) & (CLOSE/REF(CLOSE,1)-1 > 0)
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指标
rsi = talib.RSI(data['close'], timeperiod=14)
# 计算三连阴信号
c1 = (data['close'] < data['open'])
c2 = (data['close'].shift(1) < data['open'].shift(1))
c3 = (data['close'].shift(2) < data['open'].shift(2))
c = (c1 & c2 & c3)
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & (c) & (data['close'] / data['close'].shift(1) - 1 > 0)
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。
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