(supermind量化策略)a1/rsi小于65、买一量>卖一量、2021年

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指标小于65,买一量大于卖一量,股票发行年份为2021年。该选股策略主要关注市场情绪以及股票的走势,在考虑新股行情的同时,通过对前期表现较好的股票进行挖掘,来寻找享有超额收益的机会。

选股逻辑分析

RSI指标用于判断股票价格当前是否处于超卖状态,买卖量比表示市场情绪较为乐观;同时,选股策略加入了发行年份为2021年的条件,目的是为了挖掘具有成长潜力的新股,以寻找投资机会。

有何风险?

该选股策略并未考虑到公司的基本面、财务数据和行业趋势等因素对交易的影响,存在一定的风险。其次,选股策略亦敏感于市场波动等因素,需要在风险控制方面加强管理。特别地,通过股票发行年份来进行选股可能会太过简单,不能全面考虑公司的优劣。

如何优化?

在基于市场情绪和技术指标选股的基础上,需要综合考虑公司的基本面、财务数据、行业趋势以及股票的流动性等因素进行综合考虑,并采用多重选股策略,以分散风险。同时需要注意风险控制和投资组合构建。并且,选股策略中的发行年份可以进一步细分,例如要求股票上市不到三年,或根据股票所属行业进行进一步筛选。

最终的选股逻辑

选股逻辑为:RSI指标小于65,买一量大于卖一量,股票发行年份为2021年。需要结合公司的基本面、财务数据、行业趋势以及股票的流动性等因素进行综合考虑,并采用多重选股策略,以分散风险。

同花顺指标公式代码参考

// 计算RSI指标
RSI(C, 14)

// 计算买一和卖一的成交量
VOL1, VOL2

// 计算股票发行年份
YEAR

// 筛选符合条件的股票
(YEAR == 2021) AND (VOL1 > VOL2) AND (RSI(C, 14) < 65)

Python代码参考

# 导入需要用到的库
import pandas as pd
import talib

# 选股函数
def stock_picking(data):
    # 计算RSI指标
    rsi = talib.RSI(data['close'], timeperiod=14)

    # 计算买一和卖一的成交量
    vol1 = data['vol1']
    vol2 = data['vol2']

    # 计算股票发行年份
    year = pd.to_datetime(data['ipo_date']).dt.year

    # 筛选符合条件的股票
    filter_cond = (data['tmv'] > 1000000000) & \
                  (year == 2021) & \
                  ((vol1 - vol2) > 0) & \
                  (rsi < 65)

    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。


    ## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
收益&风险
源码

评论