问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%-12%,选择机器人概念且流通市值小于100亿且rsi小于65的股票中选择。
选股逻辑分析
该选股策略保留了之前的选股条件，同时又引入了技术分析中的RSI指标，以判断股票是否处于超买区域，可以避免在高位买入。相对于之前的选股条件加入技术指标，更全面、更可靠，具有一定的适用性。
有何风险？
该选股策略对于RSI指标设置的阈值过高，可能会错过一些股票，且该指标可能受到短期市场波动的影响，具有一定的局限性，需要综合考虑。
如何优化？
可以根据历史数据，选择适当的RSI阈值，同时也可以综合考虑其他技术指标，如MACD、KDJ等，从多个角度进行综合分析，提高选股成功率。
最终的选股逻辑
在换手率3%-12%,选择机器人概念且流通市值小于100亿且rsi小于65的股票中选择，并结合其他技术指标如MACD、KDJ等进行综合分析，提高选股成功率。
同花顺指标公式代码参考
可以使用同花顺软件中的“公式选股系统”进行筛选，或者自编代码实现。例如：
fml('换手率>=3and换手率<=12 AND 概念(机器人)==1 AND 流通市值<=100000 AND rsi(14)<65',100)
python代码参考
import tushare as ts
import talib
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
def select_good_stocks():
# 换手率3%-12%
df1 = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry,pe,pb,turnover_rate,amount,total_mv,float_mv')
df1 = df1[(df1['turnover_rate'] >= 3) & (df1['turnover_rate'] <= 12)]
df1 = df1[(df1['concept'].str.contains('机器人'))]
df1 = df1[(df1['float_mv'] <= 100000)]
# 前天的日期字符串
td = datetime.datetime.today() - datetime.timedelta(days = 2)
td_str = td.strftime('%Y%m%d')
stocks_info = []
for index, row in df1.iterrows():
ts_code = row['ts_code']
stock_df = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=td_str, end_date=td_str)
if (len(stock_df) > 0):
close_price = stock_df['close'][0]
rsi = talib.RSI(stock_df['close'].values, timeperiod=14)[-1]
if(rsi < 65):
amplitude = (stock_df['high'] - stock_df['low']) / stock_df['pre_close']
if amplitude[0] > 0.01:
stocks_info.append(row)
df1 = pd.DataFrame(stocks_info, columns=['ts_code', 'name', 'industry', 'pe', 'pb', 'turnover_rate', 'amount', 'total_mv', 'float_mv'])
return df1
good_stocks = select_good_stocks()
print(good_stocks)
其中需要替换掉your_token为你的tushare token。
## 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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