问财量化选股策略逻辑
选股逻辑包括：RSI小于65、外盘/内盘大于1.3、深证主板中市盈率0-29.01，市净率0-3.11的股票。
选股逻辑分析
该选股策略在RSI小于65和外盘/内盘大于1.3的基础上，加入了股票市盈率和市净率这两个指标，考虑了股票基本面。该策略的优势在于能够综合考虑市场情绪和股票基本面，以更好地筛选符合标准的股票。
有何风险？
- 股票市盈率和市净率作为基本面指标，难以预测未来市场变化；
- 如果指标选择不合理，可能会错过一些表现良好的股票；
- 股票市盈率和市净率数据可能存在不准确的情况，影响选股效果。
如何优化？
为了优化选股策略，可以尝试以下方式：
- 考虑包括更多的基本面指标，如成长性、盈利能力、股息率等；
- 设定更加科学合理的市盈率和市净率范围，减少过多限制；
- 结合技术分析指标，寻找合适的买入点。
最终的选股逻辑
选股逻辑应包括RSI小于65、外盘/内盘大于1.3、深证主板中市盈率0-29.01，市净率0-3.11的股票。同时，可以适当加入其他基本面指标、技术指标等，综合考虑股票的整体表现，以更好地筛选股票。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：(
( zft(2) <= 0 )
AND ( zft(24) > 0 )
AND ( rsi(14) > 40 AND rsi(14) < 65 )
AND ( otv(120)/itv(120) >= 1.3 )
AND ( f07 CONTAINS "深A" )
AND ( stock_data.市盈率 >= 0 AND stock_data.市盈率 <= 29.01 )
AND ( stock_data.市净率 >= 0 AND stock_data.市净率 <= 3.11 )
)
python代码参考
import akshare as ak
import pandas as pd
from datetime import datetime, date, timedelta
# 获取当前A股股票列表
stock_list = ak.stock_zh_a_spot_em()
picked_stocks = []
for stock_code in stock_list.index:
# 获取股票数据
history_quotes = ak.stock_zh_a_daily(stock_code)
if history_quotes is None or len(history_quotes) < 60 or history_quotes.iloc[-1]["open"] <= 0 or history_quotes.iloc[-1]["volume"] <= 0:
continue
if (datetime.now().date() - datetime.strptime(history_quotes.iloc[-1]["date"], "%Y-%m-%d").date()).days < 60:
continue
rsi = ak.stock_zh_index_daily_tx(stock_code)
if rsi is None or len(rsi) < 14 or rsi.iloc[-1]["rsi14"] >= 65 or rsi.iloc[-1]["rsi14"] <= 40:
continue
day_quotes = ak.stock_zh_a_minute_em(stock_code, period="daily")
if day_quotes is None or len(day_quotes) < 2:
continue
if day_quotes.iloc[-1]["b_volume"] / day_quotes.iloc[-1]["last_volume"] <= 1.3:
continue
stock_info = stock_list.loc[stock_code]
if "深A" not in stock_info["地域"]:
continue
pe_ratio = ak.stock_a_board(stock_code)["pe_ratio"][0]
pb_ratio = ak.stock_a_board(stock_code)["pb_ratio"][0]
if pe_ratio < 0 or pe_ratio > 29.01 or pb_ratio < 0 or pb_ratio > 3.11:
continue
picked_stocks.append({"code": stock_code})
# 输出符合条件的股票代码和名称
for stock in picked_stocks:
stock_info = stock_list.loc[stock["code"]]
if stock_info["名称"] == "None":
continue
print(f"{stock['code']}、{stock_info['名称']}")
## 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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