问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65，三连阴，七连阴。该选股策略主要从技术面选股，筛选出短期内处于弱势状态的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要从技术面选股，通过筛选RSI指标小于65，三连阴，七连阴的股票，选取短期内处于弱势状态的个股。适合于股票投资者在股价大幅下跌时，抄底便宜小股票。
有何风险？
该选股策略可能存在市场波动风险和操作风险。因为该选股策略只考虑了技术面因素，对股票的基本面、财务面等重要因素忽略过多。同时，在股价处于底部时，当股价反弹时也容易出现误判。
如何优化？
该选股策略可以加入其他技术指标，如KD指标、MACD指标等，以提高选股精准度。同时需要结合对股票行情和企业基本面的分析，来进行选股和股票的风险控制。可以尝试引入机器学习等技术来优化选股策略。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65，三连阴，七连阴。该选股策略主要考虑技术面因素，找到处于短期内弱势状态的股票。需结合对股票行情和企业基本面的分析来进行选拔和风险控制。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(CLOSE, 14)
// 计算三连阴的判断条件
(CLOSE.shift(1) > OPEN.shift(1)) & (CLOSE.shift(2) > OPEN.shift(2)) & (CLOSE.shift(3) > OPEN.shift(3))
// 计算七连阴的判断条件
(CLOSE.shift(1) > OPEN.shift(1)) & (CLOSE.shift(2) > OPEN.shift(2)) & (CLOSE.shift(3) > OPEN.shift(3)) & (CLOSE.shift(4) > OPEN.shift(4)) & (CLOSE.shift(5) > OPEN.shift(5)) & (CLOSE.shift(6) > OPEN.shift(6)) & (CLOSE.shift(7) > OPEN.shift(7))
// 筛选符合条件的股票
(RSI(CLOSE, 14) < 65) & ((CLOSE - OPEN < 0).rolling(3).sum() == 3) & ((CLOSE - OPEN < 0).rolling(7).sum() == 7) & (MARKET == '主板')
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)
# 计算三连阴的条件
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))
# 计算七连阴的条件
seven_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'].shift(4) > data['open'].shift(4)) & (data['close'].shift(5) > data['open'].shift(5)) & (data['close'].shift(6) > data['open'].shift(6)) & (data['close'].shift(7) > data['open'].shift(7))
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & triple_cond & seven_cond & (data['market'] == '主板')
# 按照涨跌幅从大到小进行排序
rank_data = data[filter_cond].sort_values(by='pct_chg', ascending=False)
stock_list = rank_data.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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