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、非ST，10点之前选股，使用五部涨停战法。该选股逻辑结合了技术面和基本面的因素，同时也考虑了股票的风险和涨停的情况。
选股逻辑分析
该选股策略在选股条件中加入了ST股票的条件，能够排除掉一些风险较高的股票；同时加入了时间窗口和涨停的条件，适当控制选股的成本和风险。综合考虑多个因素，选取表现较好的股票进行投资。
有何风险？
该选股策略忽略了一些基本面因素，过度依赖了技术面的因素，有一定的主观性和不确定性。另外，在涨停板数量不足时，无法成功执行此策略，影响投资效果。
如何优化？
可以增加更多基本面因素和行业因素作为选股的条件，以加强对个股的风险控制。另外，在选股策略中加入关于涨停板数量和股票流动性的限制，以更好地控制选股的成本和风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑为RSI小于65、流通市值50亿-100亿、非ST，10点之前选股，使用五部涨停战法，并对涨停板数量和股票流动性进行限制。
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);
非ST股票筛选公式
NOT_CONTAIN('*ST','SZ') AND NOT_CONTAIN('*ST','SH')
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
# 选股函数
def stock_picking(data):
# 计算RSI
rsi = calc_rsi(data['close'], 14)
# 筛选非ST股票且10点前选股
cond = (data['name'].str.contains('*ST') == False) & (data['time'] <= '10:00:00')
# 筛选流通市值和RSI指标
cond &= (data['negotiableMV'] >= 5e10) & (data['negotiableMV'] <= 1e11) & (rsi < 65)
# 涨停板数量限制和股票流动性限制
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
