(supermind量化策略)a1/rsi小于65、今日上涨>1主板、元宇宙

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

本选股策略为:RSI指标小于65,今日上涨幅度大于1%,选择主板元宇宙板块;通过选择符合以上条件的股票进行投资,以期望能够在短期内获得盈利。

选股逻辑分析

技术面方面,选择RSI指标小于65的股票,表示当前该股票处于相对弱势状态,有望反弹;在价格波动方面,选择今日上涨幅度大于1%的股票,代表当前市场情绪和交易热度一定,可能存在短期上涨趋势。针对板块方面,选择元宇宙板块,代表市场热点所在,风险偏好高;对于选择主板,代表潜在公司质量更高,有望实现较好的长期价值增长。 然而,该选股逻辑过于依赖市场热点和价格波动,容易忽略公司的实际情况和长期发展潜力。需要谨慎投资,并做好风险控制管理。

有何风险?

该选股逻辑将过度依赖市场热点和短期价格波动,可能带来过高的交易成本,和较大的风险。同样,选择板块的过分关注短期市场行情,容易忽略实体公司的实际经营情况和长期发展潜力,可能存在谨慎投资管理的风险。需要谨慎投资,并做好风险控制管理。

如何优化?

为了更好地评估股票的实际价值和投资潜力,可以运用量化分析指标和基本面数据,如股票的市盈率、市净率、净利润增长率等来筛选股票。在板块选择方面,需要基于行业和公司的实际情况,构建更有针对性的选择策略,并将其纳入股票投资决策。另外,应将选股策略的时间范围适当调整,为持有长期价值的股票打好良好基础。

最终的选股逻辑

本选股策略为:RSI指标小于65,今日上涨幅度大于1%,选择主板元宇宙板块的股票。综合考虑市场情况和基本面数据,选择符合条件的股票,认真研究其实际情况和市场表现,并进行风险控制管理。

同花顺指标公式代码参考

// 选取RSI小于65,今日上涨幅度大于1%,选择主板元宇宙板块的股票
select a.s_info_windcode as code, s_info_name as name, a.tval_mcap as market_cap,
       s_dq_pctchange, bd_ind_name_l1,
       rsi(s_dq_close, 14) as rsi
from asharedescription a
     inner join ashareeodprices p on a.s_info_windcode = p.s_info_windcode
     left join ashareindustriesclass on s_info_windcode = s_info_windcode_ex
where s_info_exchmarket = 'SSE'
  and trade_dt = '20220311'
  and s_dq_suspflag = '0'
  and s_info_listdate <= '20211231'
  and s_info_listedstate != 'DELISTED'
  and s_dq_preclose > 0 --过滤掉停牌股票
  and s_dq_open > 0 --过滤掉开盘价为0的股票
  and ~s_info_name.str.startswith('ST') --去除ST股票
  and s_info_sector != '40B' --去除金融行业股票
  and s_info_industry != '480000' --去除银行股票
  and s_dq_close > s_dq_preclose * 1.01 --今日上涨幅度大于1%
  and bd_ind_name_l1 == '区块链-虚拟资产-元宇宙'
  and rsi(s_dq_close, 14) < 65 --RSI指标小于65

Python代码参考

# 导入需要使用的库
import pandas as pd
import tushare as ts
import numpy as np
import talib

# 选股函数
def stock_picking(data):
    # 计算RSI指标、涨幅、板块
    rsi = talib.RSI(data['close'], timeperiod=14)
    daily_return = data['close'].pct_change()
    sector = data['csf']['industry_name1']
    
    # 筛选符合条件的股票,并剔除ST和停牌股票
    filter_cond = (rsi < 65) & (daily_return > 0.01) & (sector == '区块链-虚拟资产-元宇宙')
                  & (~data.name.str.startswith('ST')) & (data['trade_status'] == '1')
    
    # 按市值从高到低排序
    stock_list = data[filter_cond].sort_values('mkt_cap', ascending=False).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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