(supermind量化策略)a1/rsi小于65、流通市值50-100亿、价格<12

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-30 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为RSI小于65、流通市值50亿-100亿、价格小于12。该选股策略基于技术面因素和个股基本面因素,选取估值合理、价格低廉、走势良好的股票。

选股逻辑分析

该选股策略在选取股票时,同时考虑了技术面因素和个股基本面因素。选取RSI小于65、流通市值50亿-100亿、价格小于12的股票,既考虑了当前股票的价格走势表现,又考虑了公司基本面和估值合理性等因素,属于一种技术面、基本面和估值综合考虑的选股策略。

有何风险?

该选股策略在价格低廉的基础上,可能会选择一些质量低下和潜在风险较高的股票,如低市值、高负债、业绩不稳定等股票。而且单纯只考虑价格因素,可能容易忽略公司的业绩质量和长期发展方向等基本面因素,容易导致选错股票。

如何优化?

可以加入更多关键的基本面因素,如市盈率、市净率等指标,以加强对个股质量的控制,减少风险的同时,进一步增加估值质量的判断。同时,在技术面上也可以加入更多技术指标来辅助判断个股的走势,以实现更为准确的选股。

最终的选股逻辑

选股逻辑为RSI小于65、流通市值50亿-100亿、价格小于12的股票。

同花顺指标公式代码参考

RSI指标公式

LC:=REF(CLOSE, 1);
AA:=SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N,1)*100;
RSI:EMA(AA,M);

python代码参考

# 计算RSI指标
def calc_rsi(close, n):
    lc = close.shift(1)
    aa = pd.Series(np.nan,index=close.index)
    aa[n-1:] = close.sub(lc).clip(lower=0).rolling(n).mean() / close.sub(lc).abs().rolling(n).mean() * 100
    rsi = aa.ewm(com=1.0/14, adjust=False).mean()
    return rsi

# 选股函数
def stock_picking(data):
    # 计算RSI指标
    rsi = calc_rsi(data['close'], 14)
    # 根据市值和股价选取股票
    cond = (data['negotiableMV'] >= 5e10) & (data['negotiableMV'] <= 1e11) & (data['close'] < 12) & (rsi < 65)
    stock_list = []
    if sum(cond) >= 5:
        selected_data = data[cond]
        selected_data = selected_data.sort_values(by='changePct', ascending=False)
        for i in range(5):
            stock_list.append(selected_data.index[i])
    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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