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、股票代码以60开头。通过技术面选出具有一定赚钱效应的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要综合了技术面和基本面，通过RSI指标和三连阴信号可以筛选出近期技术面表现较弱的个股，同时筛选股票代码以60开头的个股以逐步缩小范围，从而综合考虑技术面和基本面找到具有相对较好的赚钱效应的股票。
有何风险？
该选股策略可能忽略了其他市场情绪等因素对股票走势的影响，同时要求股票代码以60开头，可能漏选其他潜在优质股票。此外，技术面指标存在一定的滞后性和误判风险。因此，需要及时对指标进行调整、风险控制和多周期回测。
如何优化？
可适当引入其他市场情绪指标进行综合筛选，如资金流向、市场情绪指数等。同时考虑技术面和基本面指标时，需要对其权重进行合理分配，避免单一指标对策略的影响过大。为了避免策略陷入局限，可以考虑引入其他指标和数据，如市值等。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65、三连阴信号、股票代码以60开头。通过综合考虑技术面和基本面找到具有相对较好的赚钱效应的个股。
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 = (C1 & C2 & C3)
// 选取股票代码以60开头的股票
LEFT(STOCKCODE,2)=="60"
// 筛选符合条件的股票
(RSI(CLOSE, 14) < 65) & (C > 0) & (LEFT(STOCKCODE,2)=="60")
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)
# 选取股票代码以60开头
filter_cond = (data.index.str.startswith('60'))
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = filter_cond & (rsi < 65) & (c)
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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