(supermind量化策略)a1/rsi小于65、三连阴、流通市值大于100亿元

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2023-08-30 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为:RSI指标小于65、三连阴、流通市值大于100亿元。通过技术面指标和基本面指标的综合分析来筛选出符合投资者要求的个股。

选股逻辑分析

该选股策略同样综合考虑了技术面指标和基本面指标,同样选择了RSI指标和三连阴信号对于股票走势的判断,同时将流通市值大于100亿元作为基本面选股依据。流通市值大的股票一般有一定市场影响力,容易被机构、基金重点关注。

有何风险?

该选股策略仍然未考虑市场整体的走势以及市场风险等因素,同时选股策略还未引入更多的评估指标。同时,大流通市值并不代表企业的盈利表现,过度关注市值大的企业可能会忽略其他成长性更好的个股。

如何优化?

同样可以加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。同时,可以引入机器学习等算法,从数据中挖掘更多的股票选股依据。需要注意的是,应该更加关注企业盈利表现而非单纯的市值大小。

最终的选股逻辑

选股逻辑为:RSI指标小于65、三连阴、流通市值大于100亿元。

同花顺指标公式代码参考

// 计算RSI指标
RSI(CLOSE, 14)

// 计算流通市值
CIRCULATING_MV = MARKET_CAP(TYP=0) / 10000

// 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))) & (CIRCULATING_MV >= 100)

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)
    
    # 计算流通市值
    circulating_mv = (ts.get_sz50s()).set_index('code')['circ_mv']
    
    # 筛选符合条件的股票
    filter_cond = (rsi < 65) & ((data['close'].shift(1) > data['open'].shift(1)) & (data['close'].shift(2) > data['open'].shift(2)) & (data['close'].shift(3) > data['open'].shift(3))) & (circulating_mv[data.index] > 100)
    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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