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、日线MACD指标大于0的股票。该选股逻辑主要是基于技术面指标，从RSI、MACD两个指标入手，选取相对较强的个股。
选股逻辑分析
选股指标为RSI指标小于65、三连阴信号、日线MACD指标大于0的股票。首先利用RSI指标和三连阴信号进行选股，借助MACD指标辅助选出技术面较强的股票；再利用日线MACD指标大于0的条件，筛选日线趋势为上升的股票，进一步筛选出价格走势相对较好的股票。通过综合技术面指标，提高了选股准确性。
有何风险？
该选股策略忽略了股票的基本面因素和行业特征等因素，容易漏选具有较好潜力但不符合该选股策略选股条件的股票；此外，在市场异常波动时，技术面指标对股票的影响会减弱，可能导致选取的股票收益率偏低。因此需要谨慎运用该选股策略。
如何优化？
可以引入其它技术面指标，如均线、布林带、KDJ等指标，或者利用基本面进行选取。具体而言，可以新增关于股票业绩增长、市值规模等因素，在判断技术面同时，对股票基本面进行综合分析。此外，在进行选股的同时，需要对风险进行量化，加强风控意识，减少选股带来的风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65、三连阴信号、日线MACD指标大于0的股票。通过综合技术面指标和价格走势，筛选出具有投资价值、潜力较高、价格波动度相对较小的个股。
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_L = (C1 & C2 & C3)
// 计算MACD指标
DIF,DEA,MACD = MACD(C, 12, 26, 9)
MACD_0 = MACD > REF(MACD, 1)
// 选取符合条件的股票
SELECT A.SECUCODE
FROM ASHOAREQU A
WHERE RSI(A.CLOSE, 14) < 65 AND C_L AND MACD_0
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_l = (c1 & c2 & c3)
# 计算MACD指标
macd, signal, hist = talib.MACD(data['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
macd_0 = macd > macd.shift(1)
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & (c_l) & (macd_0)
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
