问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%-12%、K小于20、RSI小于65的前提下，选择股票作为买入信号。
选股逻辑分析
该选股策略同样偏重于技术指标，要求股票在相对低位，同时具有较高的交易活跃度和弱势特征（RSI小于65），从而得到更多的涨跌幅机会，从而提高买入信号的成功率。
有何风险？
该选股策略与前一个策略类似，也可能存在过度追求技术指标而忽略公司基本面和其他重要因素的可能性，同时股票波动本身也存在风险。
如何优化？
同样需要综合考虑市场整体表现趋势、板块走势、相关行业和国家政策等因素，结合技术指标进行筛选和判断，特别是需要对一些已经发生变化的股票进行重新评估。
最终的选股逻辑
在换手率3%-12%、K小于20、RSI小于65的前提下，选择股票作为买入信号。
同花顺指标公式代码参考
选股条件：SETPRICETYPE(1); VOLUME>0; (K<20) AND (RSI()<65)
选股结果：fml('SETPRICETYPE(1); VOLUME>0; (K<20) AND (RSI()<65)','desc', 'market_cap', 100)
Python代码参考
import tushare as ts
import talib
# 筛选好股票函数
def select_good_stocks():
# 换手率3%-12%
basic_info = ts.get_stock_basics()
good_stocks = basic_info[(basic_info['turnoverratio'] >= 3) & (basic_info['turnoverratio'] <= 12)]
# K小于20、RSI小于65
for stock in good_stocks.index.tolist():
df1 = ts.get_k_data(stock)
if len(df1) <= 0:
continue
df1['K'], df1['D'], df1['J'] = talib.STOCH(df1['high'].values, df1['low'].values, df1['close'].values,
fastk_period=9, slowk_period=3, slowd_period=3)
df1['rsi'] = talib.RSI(df1['close'].values, timeperiod=14)
if not (df1.iloc[-1]['K'] < 20 and df1.iloc[-1]['rsi'] < 65):
good_stocks.drop([stock], inplace=True)
return good_stocks
good_stocks = select_good_stocks()
print(good_stocks)
## 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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