问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65、归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%小于等于100%、竞价主力净买大于0。该选股逻辑综合了技术面和基本面，同时关注了股价走势、公司盈利能力、资金流动情况，以寻找具有投资价值的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了RSI指标、归属母公司股东的净利润同比增长率和竞价主力净买等因素作为选股的依据，既关注了技术面也考虑了基本面和资金面。选股的逻辑是要求RSI指标小于65，表明该股票处于下降趋势，有一定的买入机会；同时要求归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%小于等于100%，表明公司盈利有增长趋势；还要求竞价主力净买大于0，表明股票受到机构资金的青睐。
有何风险？
该选股策略准确性可能会受到市场波动和财务数据变化的影响。此外，竞价主力净买虽然反映了机构资金的流向，但也存在信息滞后的风险，可能选择的股票并不具备长期的盈利能力。另外，缺乏对资产负债表、现金流量表等财务指标分析，可能无法全面了解企业的财务状况，会导致选出的股票相对高风险。
如何优化？
可以增加更多的技术指标，如MACD、KDJ等，以更全面了解股票的走势和买卖信号。同时，可以增加更多的财务指标，如资产负债表、现金流量表等，以更全面了解企业的财务状况。另外，可以加入其他的资金流向指标，如大宗交易、股东增持等，以更好地了解机构资金的流向。此外，可以设置更为严格的筛选条件，以筛选出更为优质的股票。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65、归属母公司股东的净利润同比增长率大于20%小于等于100%、竞价主力净买大于0。该选股逻辑综合了技术面和基本面，同时关注了股价走势、公司盈利能力、资金流动情况，以寻找具有投资价值的股票。
同花顺指标公式代码参考
// 筛选A股
SELECT S_INFO_WINDCODE
FROM ASHAREDESCRIPTION
WHERE S_INFO_EXCHMARKET IN ('SZSE', 'SSE')
AND S_INFO_LISTEDSTATE = '上市'
AND S_INFO_LASTTRADEDATE IS NULL
AND S_INFO_WINDCODE IN (
SELECT S_INFO_WINDCODE
FROM ASHAREINCOME
WHERE S_FA_YEAR >= 2018
AND S_FA_REPORT_TYPE = 'A'
AND S_FA_PROFIT_PARENT_COMPANY > 0
AND S_FA_PROFIT_PARENT_COMPANY / LAG(S_FA_PROFIT_PARENT_COMPANY, 3) > 1
AND S_FA_PROFIT_PARENT_COMPANY / LAG(S_FA_PROFIT_PARENT_COMPANY, 3) <= 2
AND S_INFO_WINDCODE IN (
SELECT S_INFO_WINDCODE
FROM ASHARESHENJIAO
WHERE S_INFO_WINDCODE IN (
SELECT DISTINCT S_INFO_WINDCODE
FROM ASHARESHENJIAO
)
AND S_SHENJIAO_NET_BUY > 0
)
)
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)
# 筛选A股
stock_list = ts.get_stock_basics().index.tolist()
data = data.loc[data.index.get_level_values(0).isin(stock_list)]
# 计算归属母公司股东的净利润同比增长率
data['net_profits_growth'] = data['net_profits'].pct_change()
# 筛选竞价主力净买大于0的股票
sj_data = ts.get_sme_classified()
sj_stock_list = sj_data['code'].tolist()
data = data.loc[data.index.get_level_values(1).isin(sj_stock_list)]
sj_net_buy = sj_data.set_index(['code','date'])['net_buy'].unstack(level=0).T
sj_filter = sj_net_buy.iloc[-1].dropna() > 0
data = data.loc[:, sj_filter.index]
# 计算筛选条件
filter_cond = (rsi < 65) & (data['net_profits_growth'] > 0.2) & (data['net_profits_growth'] <= 1)
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。
