问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65、三连阴信号、昨日出现龙虎榜。通过技术面指标和市场情绪指标筛选符合条件的个股。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了技术面和市场情绪，通过RSI指标和三连阴信号选择技术面表现较弱的个股，与此同时，出现龙虎榜可以反映股市短期情绪的变化，符合该条件的股票可能受到市场关注。因此，该选股策略综合了技术面和市场情绪二方面的指标进行筛选。
有何风险？
与技术指标类似，市场情绪也存在一定的主观性和滞后性，也受到市场整体趋势、个股基本面等因素的影响。同时，龙虎榜数据可能会存在一定的操纵和误判，可能会引入一些风险。因此，需要对选股策略进行多周期的回测和优化。
如何优化？
可以进一步引入更多的市场情绪指标和基本面指标进行综合考虑，同时需要对龙虎榜数据进行进一步的分析和筛选。同时，可以结合多周期的技术指标，如均线、MACD等指标进行综合筛选，以减少偏差。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65、三连阴信号、昨日出现龙虎榜。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(C, 14)
// 计算三连阴信号
C1 = (C<OPEN)
C2 = (REF(C,1)<REF(OPEN,1))
C3 = (REF(C,2)<REF(OPEN,2))
C = (C1 & C2 & C3)
// 计算昨日是否出现龙虎榜
C = EXIST(EXCHANGE,1)
// 筛选符合条件的股票
(RSI(CLOSE, 14) < 65) & (C > 0) & EXIST(EXCHANGE,1)
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)
# 计算三连阴信号
c1 = (data['close'] < data['open'])
c2 = (data['close'].shift(1) < data['open'].shift(1))
c3 = (data['close'].shift(2) < data['open'].shift(2))
c = (c1 & c2 & c3)
# 判断昨天是否出现龙虎榜
lh = ts.cap_tops(datetime.date.today()-datetime.timedelta(days=1), limit=10)
code_list = lh['code'].tolist()
lh_cond = data.index.isin(code_list)
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & (c) & (lh_cond)
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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