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、竞价时涨跌幅买入大单、特大单共计买入量大于0.7千万的股票。该选股逻辑主要基于技术面和资金面的分析，同时考虑了大单和特大单的交易金额，以及买方和卖方在竞价买卖过程中所承受的风险。
选股逻辑分析
选股指标为RSI指标小于65、三连阴信号、竞价时涨跌幅买入大单、特大单共计买入量大于0.7千万的股票。通过涨跌幅、大单和特大单三个指标分析技术面和资金面，较好地筛选出价格走势相对较好、承受压力相对较小的优质股票。其中，RSI指标可以反映出股票过去一段时间的涨跌幅变化；三连阴信号可以提供反转信号，说明股票行情可能会出现反转；大单和特大单这两个指标则可以反映买家或卖家参与股票的资金量，在某种程度上反映出市场的信心。
有何风险？
该选股策略忽略了股票的基本面因素和行业特征等因素，且过度关注了资金面和短期趋势，导致容易抓住波动较大、噪声较多的股票或市场行情波动较大的时期，投资回报率难以达到较高水平。此外，大单和特大单的交易量虽然在某种程度上反映了市场的捕捉信号，但在市场异常波动时，资金面指标对股票的影响会减弱，可能导致选取的股票收益率偏低。因此，需要综合考虑多种因素，加强风控意识，减少选股带来的风险。
如何优化？
可以引入基本面因素，例如利润增长、市盈率等指标，进行短期和长期的双重筛选。同时，可以引入技术面指标，如移动平均线、BOLL指标等，对行情趋势进行辅助分析。此外，还可以结合大量的历史数据和经验知识，开发机器学习算法进行选股。在选择大单和特大单指标时，可以考虑加大资金量的数量和交易量的比例等因素。综合考虑多种因素和风险，才能制定出更加全面、准确、具有稳定性的选股策略。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65、三连阴信号、竞价时涨跌幅买入大单、特大单共计买入量大于0.7千万的股票。通过综合技术面和资金面指标以及基本面情况，筛选出较优的投资标的。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(C, 14)
// 计算三连阴信号
C1 = (C<OPEN)
C2 = (REF(C,1)<REF(OPEN,1))
C3 = (REF(C,2)<REF(OPEN,2))
C_L = (C1 & C2 & C3)
// 计算当日买入大单的情况，DDE测算指标
DDE = 100*D / MA(D, 10)
// 计算买方参与竞价买卖的总金额，这里以'委比'表示
WB = BUYVOL / SELLVOL
// 选取符合条件的股票
SELECT A.SECUCODE
FROM ASHOAREQU A
WHERE RSI(A.CLOSE, 14) < 65
AND C_L
AND DDE > 0
AND VOLUME > 0.7E7
AND WB > 1
AND CLOSE >= OPEN
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_l = (c1 & c2 & c3)
# 计算DDE指标
dde = 100 * data['amount'].diff(1).rolling(10).mean() / data['volume'].rolling(10).mean()
# 计算委比指标
wb = data['buy_vol'] / data['sell_vol']
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & (c_l) & (dde > 0) & (data['volume'] > 0.7E7) & (wb > 1) & (data['close'] >= data['open'])
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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