问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65，三连阴，PE大于0。该选股策略主要关注股票的技术指标、市场情绪和公司基本面等因素。
选股逻辑分析
该选股策略通过RSI、三连阴和PE等指标综合考虑市场情绪、技术指标和公司基本面等因素，筛选出表现良好、基本面优秀的股票。
有何风险？
PE指标的准确性和实际盈利能力可能存在差异，且该选股策略过于依赖过去短期表现，不能很好地预测股票未来的发展趋势。同时，可能会出现PE低但盈利下降的情况，增加了误判的可能性。
如何优化？
可以在PE指标之外加入其他因素来提高选股准确率，例如财务状况、行业关联等。同时，在技术指标方面可以加入其他指标，如MACD、换手率等，提高选股精度。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65，三连阴，PE大于0。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(CLOSE, 14)
// 判断三连阴
(CLOSE.shift(1) > OPEN.shift(1)) & (CLOSE.shift(2) > OPEN.shift(2)) & (CLOSE.shift(3) > OPEN.shift(3))
// 判断PE指标大于0
PE > 0
// 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))) & (PE > 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)
# 判断三连阴
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))
# 判断PE指标大于0
pe_cond = data['pe'] > 0
filter_cond = (rsi < 65) & triple_cond & pe_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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