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，2019分红比例大于25%。该选股策略主要通过技术指标、市场情绪以及分红能力，筛选出有可能存在上涨趋势的股票。
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，买一量大于卖一量说明市场情绪趋于乐观，2019分红比例大于25%则表明该公司近期盈利能力强，具有一定的投资价值。综合考虑技术指标、市场情绪以及分红能力，能够在短期内找到有可能存在上涨趋势的股票。
有何风险？
由于该选股策略主要关注短期涨势，忽略了部分基本面的影响，可能存在长期投资价值不足的风险。同时，2019分红比例作为筛选标准，忽略了公司未来业绩和股价趋势的不确定性，投资风险较高。
如何优化？
建议在筛选股票时加入一些基本面因素，例如股票所在行业、股本结构、经营情况等，综合考量股票的长期价值；同时可以加入业绩增长、自由现金流、质押和利息等指标来考察公司的业绩和风险情况。此外分红能力可以考虑一段时间的平均值来平滑波动。
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，2019分红比例大于25%。该选股策略综合考虑技术指标、市场情绪和分红能力，筛选出有可能存在上涨趋势的股票。
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2019分红比例
dividend = (D210 & D2019) / (C * 10)
// 筛选2019分红比例大于25%的股票
dividend > 0.25
Python代码参考
# 导入需要的库
import pandas as pd
import numpy as np
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2019分红比例
dividend = (data['dividends_D210'] + data['dividends_D2019']) / (data['close'] * 10)
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & \
(vol1 > vol2) & \
(dividend > 0.25)
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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