问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于 65，三连阴，昨日 9:15 匹配价跌停。该选股策略主要通过技术分析结合昨日盘前交易数据，寻找处于超卖状态、具有下降潜力和被市场关注的股票。
选股逻辑分析
该选股策略首先通过技术分析筛选处于超卖状态的股票，然后通过判断股票昨日盘前交易时段的匹配价是否出现跌停板来确定其下跌潜力。同时，选股策略考虑到市场关注度，综合判断后选出符合条件的股票。该选股逻辑较为综合，并能较好地捕捉市场下跌机会。
有何风险？
该选股策略虽然结合了技术分析和昨日盘前交易数据，但仍有着一定的局限性和风险。首先，过分依赖技术分析可能会导致过拟合风险。其次，该选股策略没有考虑股票的基本面因素，如企业盈利、市场竞争力等，这些因素可能会对股票的表现产生较大的影响。同时，选股策略所选出的股票，可能会存在一定的短期波动风险。
如何优化？
可以加入其他技术指标和量价指标，如 KDJ 指标、成交量等，以提高选股策略的准确率和稳健性。同时，可以考虑加入机器学习等工具，加强策略优化和数据处理和分析，以挖掘更多有价值的投资机会。另外，加入基本面分析因素，如企业盈利、市场竞争力等，将有助于更全面和准确地判断股票的价值。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于 65，三连阴，昨日 9:15 匹配价跌停。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(CLOSE, 14)
// 判断三连阴、实体阳线收尾
(CLOSE.shift(1) > OPEN.shift(1)) & (CLOSE.shift(2) > OPEN.shift(2)) & (CLOSE.shift(3) > OPEN.shift(3)) & (CLOSE > OPEN)
// 判断昨日9:15匹配价是否为跌停
OPEN[1] == LOW_LIMIT_PRICE[1]
// 筛选符合条件的股票
(RSI(CLOSE, 14) < 65) & ((CLOSE.shift(1) > OPEN.shift(1)) & (CLOSE.shift(2) > OPEN.shift(2)) & (CLOSE.shift(3) > OPEN.shift(3)) & (CLOSE > OPEN)) & (OPEN[1] == LOW_LIMIT_PRICE[1])
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)
# 判断三连阴、实体阳线收尾
triple_cond = (data['close'].shift(1) > data['open'].shift(1)) & (data['close'].shift(2) > data['open'].shift(2)) & (data['close'].shift(3) > data['open'].shift(3)) & (data['close'] > data['open'])
# 判断昨日9:15匹配价是否为跌停
fall_cond = data['open'].shift(1) == data['low_limit_price'].shift(1)
filter_cond = (rsi < 65) & triple_cond & fall_cond
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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