问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65、三连阴、换手率在2%至9%之间。通过技术面指标和换手率的综合分析来筛选出符合投资者要求的个股。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了技术面指标和基本面指标，将RSI指标、三连阴和换手率在2%至9%之间作为选股的依据。RSI指标和三连阴信号对于股票走势的判断能够较为准确，而加入换手率可以更好的筛选出有一定市场热度且具备一定流动性的个股。
有何风险？
该选股策略仍然未考虑市场整体的走势以及市场风险等因素，同时选股策略还未引入更多的评估指标。同时，换手率较低的股票可能流动性不足，卖出困难，而换手率较高的股票也可能存在过度炒作的风险。
如何优化？
可以加入更多的市场和行业趋势、估值指标、市场情绪等因素进行综合考虑。同时，可以引入机器学习等算法，从数据中挖掘更多的股票选股依据。可以尝试使用其他的技术分析指标和基本面指标。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65、三连阴、换手率在2%至9%之间。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(CLOSE, 14)
// 计算换手率
TURNOVER = SUM(VOL, 2) / SUM(CAPITAL * 10000, 2)
// 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))) & (TURNOVER >= 0.02) & (TURNOVER <= 0.09)
Python代码参考
# 导入需要用到的库
import pandas as pd
import tushare as ts
import talib
# 选股函数
def stock_picking(data):
# 计算RSI指标
rsi = talib.RSI(data['close'], timeperiod=14)
# 计算换手率
turnover = (data['vol'].rolling(window=2).sum()) / (data['capital']*10000).rolling(window=2).sum()
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & ((data['close'].shift(1) > data['open'].shift(1)) & (data['close'].shift(2) > data['open'].shift(2)) & (data['close'].shift(3) > data['open'].shift(3))) & (turnover >= 0.02) & (turnover <= 0.09)
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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