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、下午大单净流入。该选股策略考虑了股票技术面指标和资金面因素，选取下午出现大单净流入、同时基本面和流动性均匀的高成长股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了技术面指标和资金面因素。RSI指标可以反映股票的超买超卖状态，选取RSI小于65的股票有助于筛选出近期走势相对平稳的股票。流通市值50亿到100亿则是考虑了资金面的因素，是比较适宜散户介入的股票。下午大单净流入则是选取了市场资金活跃的股票，可以为后市走势提供一定的支撑。
有何风险？
该选股策略依然存在选股条件较为单一的问题，忽略了一些其他重要的因素如基本面因素、行业因素等。此外，单一选股的依据带来了过高的风险，应当在操作中谨慎。最后，选股过程中需要注意数据的准确性和更新频率，避免数据偏差的影响。
如何优化？
可以加入更多重要的因素作为选股条件，如基本面因素、行业因素等，以加强对个股风险的控制，同时加入技术面指标或以数据挖掘的方式发现股票的价格走势的特点，今后可以结合自己输入权重的多策略同时进行选股。 另外，可以加入适当的止损条件，以控制投资风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑为RSI小于65、流通市值50亿-100亿、下午大单净流入、市盈率不超过40倍。
同花顺指标公式代码参考
RSI指标公式
LC:=REF(CLOSE, 1);
AA:=SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N,1)*100;
RSI:EMA(AA,M);
大单净流入公式
BigNetIn = SUM((CLOSE - REF(CLOSE,1)) * VOLUME * 100 / CAPITAL, N);
python代码参考
# 计算RSI
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
# 计算大单净流入
def calc_big_net_in(close, volume, capital, n):
big_net_in = ((close - close.shift(1)) * volume * 100 / capital).rolling(n).sum()
return big_net_in
# 选股函数
def stock_picking(data):
# 计算RSI指标
rsi = calc_rsi(data['close'], 14)
# 计算大单净流入
big_net_in = calc_big_net_in(data['close'], data['volume'], data['capital'], 5)
# 根据市值、RSI、大单净流入选取股票
cond = (data['negotiableMV'] >= 5e10) & (data['negotiableMV'] <= 1e11) & (rsi < 65) & (big_net_in > 0)
# 筛选市盈率不超过40倍的股票
cond &= (data['pe'] <= 40)
stock_list = []
if sum(cond) >= 5:
selected_data = data[cond]
selected_data = selected_data.sort_values(by='preClose', ascending=False)
for i in range(5):
stock = selected_data.index[i]
if selected_data.loc[stock, 'changePct'] < 9.9:
stock_list.append(stock)
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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