(supermind量化策略)a1/rsi小于65、买一量>卖一量、大单净量排行

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指标小于65,买一量大于卖一量,大单净量排行。该选股策略主要考虑股票价格的超卖状态、市场情绪和大单资金的流动情况,以达到风险控制和投资回报的平衡。

选股逻辑分析

RSI指标用于判断股票价格当前是否处于超卖状态,买一量大于卖一量说明市场情绪较为乐观。考虑大单资金的流动情况可以更好地把握市场热点和趋势,从而更好地进行投资。同时,选股逻辑的灵活性较高,可以根据大单资金的流入情况进行细分以达到更好的投资效果。

有何风险?

该选股策略同样忽略了股票的基本面和财务数据,且只考虑技术指标和市场情绪、资金流动情况,存在一定的风险。同时,大单资金的流动情况具有一定的不确定性,可能随时发生变化,需要注意风险控制。

如何优化?

应该综合考虑公司的基本面、财务数据、行业趋势、技术指标、市场情况和资金流动情况等因素,结合自身的投资风格,选取更适合自己的选股策略,并注意进行风险控制和投资组合构建。

最终的选股逻辑

选股逻辑为:RSI指标小于65,买一量大于卖一量,根据大单资金的流动情况进行细分筛选。需要结合公司的基本面、财务数据、行业趋势、技术指标和市场情况等因素进行综合考虑,并根据自身的投资风格,选取更适合自己的选股策略。

同花顺指标公式代码参考

// 计算RSI指标
RSI(C, 14)

// 计算股价
close

// 计算买一和卖一的成交量
VOL1, VOL2

// 计算大单净量
BIGVOL5 - BIGVOL60

// 筛选符合条件的股票
(volume0 - volume3) > 0 and vol1 > vol2 and rsi6 < 65 and 
((bigvol5 - bigvol60) > 0 and (bigvol5 - bigvol60) > 10000) or
((bigvol5 - bigvol60) < 0 and (bigvol5 - bigvol60) < -10000)

Python代码参考

# 导入需要用到的库
import pandas as pd
import talib

# 选股函数
def stock_picking(data):
    # 计算RSI指标
    rsi = talib.RSI(data['close'], timeperiod=14)
    
    # 计算股价
    close = data['close']
    
    # 计算买一和卖一的成交量
    vol1 = data['vol1']
    vol2 = data['vol2']
    
    # 计算大单净量
    big_vol = data['bigvol5'] - data['bigvol60']
    
    # 筛选符合条件的股票
    filter_cond = (data['tmv'] > 1000000000) & \
                  ((vol1 - vol2) > 0) & \
                  (rsi < 65) & \
                  ((big_vol > 0) & (big_vol > 10000) | \
                   (big_vol < 0) & (big_vol < -10000))
    
    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。


    ## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
收益&风险
源码

评论