问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65，三连阴，上市天数大于一定值。该选股策略主要考虑了技术面和股票的上市时间。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了技术面和股票的上市时间。通过RSI指标和三连阴来判断技术面，同时结合上市天数来筛选长期存在的优质股票。
有何风险？
该选股策略存在的主要风险在于忽略了其他因素的影响。过于注重技术指标和上市时间可能会忽略了市场情绪和行业趋势等因素。同时，上市时间对于股票的筛选可能不够准确，因为上市时间并不能完全代表一个公司的质量和潜力。
如何优化？
可以加入其他技术指标或者量价分析的因素，以提高策略的全面性和有效性。并且可以考虑加入其他因素，如公司财务面、行业趋势等因素。此外，对上市时间的筛选可以更加精细，结合财务和业绩表现等因素来判断选股。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65，三连阴，上市天数大于一定值。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(CLOSE, 14)
// 判断三连阴
(CLOSE.shift(1) > OPEN.shift(1)) & (CLOSE.shift(2) > OPEN.shift(2)) & (CLOSE.shift(3) > OPEN.shift(3))
// 筛选股票上市天数
LISTDAY > 120
// 筛选符合条件的股票
(RSI(CLOSE, 14) < 65) & ((CLOSE.shift(1) > OPEN.shift(1)) & (CLOSE.shift(2) > OPEN.shift(2)) & (CLOSE.shift(3) > OPEN.shift(3))) & (LISTDAY > 120)
Python代码参考
# 导入需要用到的库
import pandas as pd
import tushare as ts
import numpy as np
# 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
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))
# 筛选上市天数
list_day_cond = data['list_date'] <= (pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=120))
filter_cond = (rsi < 65) & triple_cond & list_day_cond
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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