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、量比大于1.5、量比小于6。通过技术面指标和股票流通性指标筛选符合条件的个股。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了技术面指标和股票流通性指标，选择了RSI指标、三连阴信号以及量比大于1.5和小于6来评判股票的短期表现和流动性。RSI指标和三连阴信号可以反映出股票的弱势趋势，通过二者的筛选，可以找到潜在的短期下跌股票。同时，量比指标可以反映出股票的活跃度和流动性，通过量比的筛选，可以选择市场活跃、具有一定流动性的股票。
有何风险？
该选股策略仍然未考虑到市场整体走势、个股的估值、财务状况等因素，存在一定的主观判断。同时，在实际应用中，需要关注量比指标的长期持续性和波动性问题，需要进行长期模拟和回测，以免过于追求活跃度和流动性而导致交易成本过高的情况。
如何优化？
可以引入更多的市场和行业趋势、估值指标、市场情绪等因素进行综合考虑。在筛选股票时还需要关注其他流动性指标，如流通市值和换手率等因素，同时需要根据实际情况对量比指标进行调整。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65、三连阴信号、量比大于1.5、量比小于6。
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 AND C2 AND C3)
// 计算量比指标
VR = SUM(IF(CLOSE>REF(CLOSE,1),VOL,0),N)/SUM(IF(CLOSE<REF(CLOSE,1),VOL,0),N)
// 筛选符合条件的股票
(RSI(CLOSE, 14) < 65) & (C > 0) & (VR > 1.5) & (VR < 6)
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)
# 计算量比指标
vr = data['vol'].rolling(window=N).apply(lambda x: (x[x > 0]).sum() / abs(x[x < 0]).sum())
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & (c) & (vr > 1.5) & (vr < 6)
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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