(supermind量化策略)a1/rsi小于65、买一量>卖一量、竞价主力净买大于0

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小于65,买一量大于卖一量,竞价主力净买大于0。该选股策略通过技术面和市场情绪面指标的综合分析,筛选出相对稳健和市场情绪良好的股票。

选股逻辑分析

RSI指标用于衡量股票当前价格偏离正常状态的程度,买一量大于卖一量说明市场情绪趋于乐观,竞价主力净买代表机构资金在该股上的流入态势。综合考虑这几个指标可以挖掘出相对稳健和市场情绪良好的股票

有何风险?

该选股策略同样忽略了公司基本面等非技术因素的分析,并且可能无法及时对市场短期波动做出适当的反应。同时,过于依赖技术面和市场情绪面指标,容易出现选股失误。

如何优化?

建议在筛选股票时增加对公司基本面和市场大环境等指标的分析,同时加入对股票波动性的考虑,并增加筛选条件以提高选股精度。

最终的选股逻辑

选股逻辑为:RSI小于65,买一量大于卖一量,竞价主力净买大于0。该选股策略通过技术面和市场情绪面指标的综合分析,筛选出相对优质的股票。

同花顺指标公式代码参考

// 计算RSI指标
RSI(C,14)

// 计算买一量和卖一量
VOL1, VOL2, _, _ = GetBuySellVol()

// 计算竞价主力净买
JINGJIA_MAIN_NET = (JSUM - JSUM[1])/100

// 筛选符合条件的股票
filter_cond = RSI14 < 65 AND VOL1 > VOL2 AND JINGJIA_MAIN_NET > 0

Python代码参考

# 选股函数
import talib

def stock_picking(data):
    # 计算RSI指标
    rsi = talib.RSI(data['close'], timeperiod=14)
    
    # 计算买一和卖一的成交量
    vol1 = data['vol1']
    vol2 = data['vol2']
    
    # 计算竞价主力净买
    jingjia_main_net = (data['jsum'] - data['jsum'].shift(1))/100
    
    # 筛选符合条件的股票
    filter_cond = (rsi < 65) & \
                  (vol1 > vol2) & \
                  (jingjia_main_net > 0)
    
    # 获取股票代码,并返回
    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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