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%、机构抄底。该选股逻辑主要关注基本面，并结合机构的投资行为来筛选聚焦于优质股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑既关注基本面，要求股票的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%，表明公司具有增长性和盈利能力，又关注机构的投资行为，要求机构抄底，表明该公司被大量机构认可。通过这种方式，可以筛选出市场看好的稳健增长型亮眼股票。
有何风险？
该选股逻辑存在较大的风险，因为机构的投资行为可能受到多种因素的影响，可能会短期内造成误判。同时，RSI指标只是一个技术指标，不能完全覆盖股票的真实走势，可能会忽略其他重要的技术指标。
如何优化？
可以结合基本面、技术面和资金面的因素来选股。在基本面方面，可以增加其他财务指标，如市盈率、市净率等，以获取更全面的公司估值信息，从而更全面地了解企业的财务状况。在技术面方面，可使用其他更准确的技术指标。在资金面方面，可关注机构的资金流向，重点关注大机构的持股和操作情况。
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%、机构抄底。该选股逻辑综合考虑基本面、技术面和资金面，以获取更全面的公司估值、成长和投资信息，筛选出稳健增长型亮眼股票。
同花顺指标公式代码参考
// 筛选A股
SELECT S_INFO_WINDCODE
FROM ASHAREDESCRIPTION
WHERE S_INFO_EXCHMARKET IN ('SZSE', 'SSE')
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_DQ_CLOSE <= S_DQ_PRECLOSE * 0.9
AND S_INFO_WINDCODE IN (
SELECT S_INFO_WINDCODE
FROM ASHAREINSTITUTIONALTRADING
WHERE S_IT_INST_ENTRUST_BUY / S_IT_INST_ENTRUST_SELL > 1.5
AND S_IT_INST_ENTRUST_BUY / S_IT_INST_ENTRUST_SELL < 2.5
)
ORDER BY S_DQ_AMOUNT_TODAY DESC
LIMIT 10
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)
# 筛选A股
stock_list = ts.get_stock_basics().index.tolist()
data = data.loc[data.index.get_level_values(0).isin(stock_list)]
# 计算归属母公司股东的净利润同比增长率
data['net_profits_growth'] = data['net_profits'].pct_change()
# 筛选机构认可的股票
it = ts.inst_detail()
it['buy_sell_ratio'] = it['buy'].div(it['sell'], fill_value=0)
it = it.loc[(it['buy_sell_ratio'] > 1.5) & (it['buy_sell_ratio'] < 2.5)]
stock_list = list(set(it.index.tolist()) & set(data.index.levels[1].tolist()))
# 筛选满足条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & (data['net_profits_growth'] > 0.2) & (data['net_profits_growth'] <= 1) & data.index.get_level_values(1).isin(stock_list)
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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