(supermind量化策略)a1/rsi小于65、流通市值50-100亿、股价为18

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小于65、流通市值50亿-100亿、股价为18.5元的个股,选择技术面表现和股价相对较好的个股。

选股逻辑分析

该选股策略主要侧重于技术面指标和股价的综合考量,通过RSI指标选择技术面表现较好的个股,并且加入流通市值和股价的限制条件,筛选出市值适中、股价适当的个股,降低选股盲目性。同时,该选股策略通过技术面指标和股价的综合考量,选择总体表现相对稳健的个股。

有何风险?

该选股策略仅考虑RSI指标、流通市值和股价的因素,对于公司财务状况、竞争环境等因素考虑较少,存在选到技术面表现好但财务状况差、未来业绩风险大等风险。同时,股价的变化存在较大的主观性和非必要性。

如何优化?

可以在基本面、财务指标方面进行加强,如增加盈利增长率、ROE等因素,同时加入对公司业绩的分析,避免因技术面和股价考虑不全面而导致选股风险增大。在股价指标方面,可以加入多个指标对股价进行评估,如PE、PB、市盈率等,形成综合评估,提高选股的准确性。

最终的选股逻辑

选股逻辑为RSI小于65、流通市值50亿-100亿、股价为18.5元的个股,同时加入业绩分析和综合股价指标。

同花顺指标公式代码参考

暂无参考公式

python代码参考

# 计算RSI指标
def calc_rsi(close, n):
    lc = close.shift(1)
    aa = pd.Series(np.nan, index=close.index)
    aa[n-1:] = close.sub(lc).clip(lower=0).rolling(n).mean() / close.sub(lc).abs().rolling(n).mean() * 100
    rsi = aa.ewm(com=1.0/14, adjust=False).mean()
    return rsi

# 选股函数
def stock_picking(data):
    # 计算RSI指标
    rsi = calc_rsi(data['close'], 14)
    # 根据市值、股价和RSI选取股票
    cond = (data['negotiableMV'] >= 5e10) & (data['negotiableMV'] <= 1e11) & \
            (data['totalShares'] >= 2e8) & (data['close'] == 18.5) & (rsi < 65)
    stock_list = []
    if sum(cond) >= 5:
        selected_data = data[cond]
        selected_data = selected_data.sort_values(by='changePct', ascending=False)
        for i in range(5):
            stock_list.append(selected_data.index[i])
    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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