问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65，三连阴，连续三天以上大单净量大于0.05。该选股策略主要通过技术分析和资金流向分析来寻找处于超卖状态且被资金青睐的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要依据技术指标和资金流向分析，选股策略结合了RSI指标和大单净量，综合考量了技术面和资金面。
有何风险？
虽然该选股策略结合了RSI指标和大单净量，但仍然存在一定的风险。首先，技术分析和资金流向分析均不能保证其准确性和及时性，存在一定的误判风险。其次，该选股策略主要考虑了技术面和资金面，未完全考虑股票的基本面因素，存在过度依赖技术面的风险。同时，连续3天以上大单净量大于0.05的条件也有可能过于苛刻，造成股票筛选的局限性。
如何优化？
可以加入其他技术指标和基本面因素，如MACD、净利润增长率等，以提高选股策略的准确率和稳健性。同时，可以应用大数据、人工智能等技术工具对数据进行分析和模型优化，以从更大的数据范围内捕捉市场机会。另外，可以结合阈值优化算法等方法，对连续3天以上大单净量大于0.05条件进行优化。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65，三连阴，连续三天以上大单净量大于0.05。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(CLOSE, 14)
// 判断三连阴、实体阳线收尾
(CLOSE.shift(1) > OPEN.shift(1)) & (CLOSE.shift(2) > OPEN.shift(2)) & (CLOSE.shift(3) > OPEN.shift(3)) & (CLOSE > OPEN)
// 计算大单净量
BIG_NET_VOLUME = IF(VOL > 0, (BUY_VOLUME - SELL_VOLUME) / VOL, 0)
// 判断连续3天以上大单净量大于0.05
BIG_NET_VOLUME_CONDITION = (BIG_NET_VOLUME > 0.05) & (BIG_NET_VOLUME.shift(1) > 0.05) & (BIG_NET_VOLUME.shift(2) > 0.05)
// 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)) & (CLOSE > OPEN)) & BIG_NET_VOLUME_CONDITION
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、实体阳线收尾
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)) & (data['close'] > data['open'])
# 计算大单净量
vol = data['vol']
buy_amount = data['buy_amount']
sell_amount = data['sell_amount']
big_net_vol = (buy_amount - sell_amount) / vol
# 判断连续3天以上大单净量大于0.05
big_net_vol_cond = (big_net_vol > 0.05) & (big_net_vol.shift(1) > 0.05) & (big_net_vol.shift(2) > 0.05)
filter_cond = (rsi < 65) & triple_cond & big_net_vol_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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