问财量化选股策略逻辑
选股逻辑包括：RSI小于65，外盘/内盘大于1.3，（昨日换手率*(今日竞价成交量/昨日成交量))>0.5<2。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要通过技术面和市场情况的数据筛选出股票。选股逻辑包括RSI小于65，外盘/内盘大于1.3，同时要求昨日的换手率和竞价成交量等指标的综合变化在合适的区间。从而较好的筛选出符合条件的、有望上涨的股票。
有何风险？
- 选股逻辑同样依赖技术指标，可能会出现指标失灵的情况；
- 市场情况可能会因各种因素（如政策调整）影响股价趋势；
- 需要与其他指标相结合，避免出现偏差较大的选股情况；
- 很难完全遵循选股逻辑，尤其是在恶劣的市场环境下，投资者可能会决策失误。
如何优化？
- 通过增加其他技术指标，避免单一指标带来的偏差，如增加均线、MACD等指标；
- 同时，考虑指标之间的关联，进行综合选股；
- 对股价走势进行建模，更好地应对价格长期趋势；
- 对选股逻辑中涉及的技术指标进行多维度筛选，从而更好地筛选出符合条件的个股；
- 需要与其他股票的基本面等指标相结合，进行多维度的选股策略。
最终的选股逻辑
选股逻辑包括：RSI小于65，外盘/内盘大于1.3，（昨日换手率*(今日竞价成交量/昨日成交量))>0.5<2，多因子综合选股。
同花顺指标公式代码参考
SELECT STOCKCODE, STOCKNAME
FROM XDT_YY.CQA_TB_XGZL
WHERE CPS_DM LIKE '6%'
AND RSI(C,A.CLOSE) < 65
AND EXISTS(SELECT 1 FROM XDT_YY.CQA_TB_DX_JYL A WHERE A.TDATE=${交易日} AND A.CODE=B CODE AND A.PORTION>0.001)
AND CANDLESTICK(C, A, B, 1, 0)
AND (YESTURNOVER * (BIDVOL / LASTVOL)) > 0.5
AND (YESTURNOVER * (BIDVOL / LASTVOL)) < 2
python代码参考
import akshare as ak
import pandas as pd
from datetime import datetime,time
# 获取当前A股股票列表
stock_list = ak.stock_zh_a_spot_em()
selected_stocks = []
for stock_code in stock_list.index:
# 获取股票数据
quotes = ak.stock_zh_a_daily_tx(stock_code, adjust="hfq")
if quotes is None:
continue
if len(quotes) < 20:
continue
if quotes.iloc[-1]["volume"] <= 0:
continue
if quotes.iloc[-1]["pre_close"] <= 0:
continue
if quotes.iloc[-1]["low"] >= quotes.iloc[-1]["pre_close"] or quotes.iloc[-1]["high"] <= quotes.iloc[-1]["pre_close"]:
continue
market_data = ak.stock_zh_a_sina_name(stock_code, exchange="sh")
if market_data is None or len(market_data) == 0:
continue
market_data = market_data.iloc[0]
if market_data["circulating_market_capitalization"] < 5 * 100000000 or market_data["circulating_market_capitalization"] > 20 * 100000000:
continue
if not (market_data["pb"] > 0 and market_data["pb"] < 1):
continue
if market_data["pe_ttm"] is None or market_data["pe_ttm"] < 0 or market_data["pe_ttm"] > 50:
continue
rsi = ak.stock_zh_index_daily_tx(stock_code)
if rsi is None or len(rsi) < 14:
continue
if rsi.iloc[-1]["rsi14"] >= 65:
continue
day_quotes = ak.stock_zh_a_minute_em(stock_code, period="daily")
if day_quotes is None or len(day_quotes) < 2:
continue
if (day_quotes.iloc[-2]["turnover"] * (day_quotes.iloc[-1]["b_volume"] / day_quotes.iloc[-1]["last_volume"])) <= 0.5 or (day_quotes.iloc[-2]["turnover"] * (day_quotes.iloc[-1]["b_volume"] / day_quotes.iloc[-1]["last_volume"])) >= 2:
continue
selected_stocks.append(stock_code)
# 输出符合条件的股票代码和名称
for stock_code in selected_stocks:
stock_info = stock_list.loc[stock_code]
if stock_info["名称"] == "None":
continue
print(f"{stock_code}、{stock_info['名称']}")
## 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。
