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10天内涨停天数大于2的主板股票，期望获得超额收益。
选股逻辑分析
该选股策略同样结合了技术面和基本面因素。RSI小于65代表股票处于超卖区间，可以预期股票将会反弹；今日上涨幅度大于1%则意味着股票动能较强，预期未来将继续上涨；选择10天内涨停天数大于2代表该股票具有一定的热度，可能蕴含着进一步的涨势。
有何风险？
该选股策略同样依赖市场情绪和技术指标，存在一定的选择风险。RSI指标和10天涨停天数都是较短周期的指标，可能存在选股过于短期的情况；同时涨停股票数量受市场整体热度和监管政策等因素影响较大，具有不确定性。
如何优化？
可以加入新的技术指标和其它基本面因素进行优化，比如加入行情分析、成长性评估等基本面数据；同时需要加入风险管理机制和止盈止损规则，确保风险控制和收益的稳定性。
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10天内涨停天数大于2的主板股票。注意风险控制，长期投资获得稳定超额收益。
同花顺指标公式代码参考
// 建立选股语句
SELECT
a.*
FROM
(
stock_market_data a
JOIN stock_basic_data b ON a. stock_code = b.stock_code
)
JOIN (
SELECT
stock_code
FROM
stock_basic_data
WHERE
rsi < 65
AND today_increase_rate > 1
AND stock_market = 'sh'
AND stock_board = 'zxb'
AND (
SELECT COUNT(*) FROM stock_market_data
WHERE stock_code = b.stock_code
AND date BETWEEN DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 10 DAY) AND NOW()
AND p_change >= 9.9
) > 2
ORDER BY
stock_heat DESC
) c ON a. stock_code = c.stock_code;
python代码参考
# 导入需要使用的库
import pandas as pd
import tushare as ts
# 选股函数
def stock_picking():
# 获取RSI指标小于65、今日上涨幅度大于1%、10天内涨停天数大于2的主板股票信息,按照个股热度从大到小排序
basic_data = ts.get_stock_basics()
filter_data = basic_data[(basic_data['rsi'] < 65) & (basic_data['today_increase_rate'] > 1) & (basic_data['stock_market'] == 'sh') & (basic_data['stock_board'] == 'zxb')]
filter_data = filter_data[filter_data.apply(lambda x: ts.get_hist_data(x.name, start=(pd.Timestamp.now()-pd.Timedelta(days=10)).strftime('%Y-%m-%d'), end=pd.Timestamp.now().strftime('%Y-%m-%d')).iloc[:, -3].apply(lambda y: y >= 9.9).sum() > 2, axis=1)]
filter_data = filter_data.sort_values(by='stock_heat', ascending=False)
return filter_data.index.tolist()
## 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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