问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选取RSI小于65、今日均线向上发散、10天内涨停天数大于2的股票。
选股逻辑分析
该选股策略加入了近期涨停板的判断，可以筛选出市场热点股票，挖掘出其中的机会股票。同时，该选股策略仍然考虑了技术面指标，涵盖了RSI和均线，可以较准确地判断股票价格趋势。
有何风险？
选股策略过于依赖近期涨停板情况，可能会错过一些潜力较大的股票。同时，涨停板天数也不一定是准确的买入时间点，需要进一步观察价格走势，判断买入时机。
如何优化？
可以加入更多的基本面指标，如每股收益、净资产收益率等，考虑公司的盈利情况、资产质量等方面，从而更全面地评估股票的价值。同时，可以尝试加入市场因素指标，如PE、PB等，辅助判断股票的估值水平，有助于选股更为精准。
最终的选股逻辑
选取RSI小于65、今日均线向上发散、10天内涨停天数大于2的股票。
同花顺指标公式代码参考
- RSI: RSI(14)
- 均线: MA(CLOSE,1), MA(CLOSE,20)
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
import talib
def sort_by_volume(stock_df):
volumes = ts.get_today_all()['volume']
stock_df['volume'] = volumes[stock_df['股票代码'].apply(lambda x: x[2:])]
stock_df.sort_values(by='volume', ascending=False, inplace=True)
return stock_df
def get_stock_list(rsi_threshold=65, ma_today_length=1, ma_short_length=20, rise_limit_days=10, top_n=5):
limit_data = ts.limit_list()
stock_list = pd.DataFrame(columns=['股票代码', '名称'])
for i in range(len(limit_data)):
symbol = limit_data.iloc[i]['code']
if symbol[0] == '6':
symbol = 'sh' + symbol
else:
symbol = 'sz' + symbol
kline_today = ts.get_k_data(symbol=symbol, start='2022-05-05', end='2022-05-05')
if len(kline_today) == 0:
continue
close_price = kline_today['close']
rsi = talib.RSI(close_price, timeperiod=14)[-1]
if rsi > rsi_threshold:
continue
close_ma_today = talib.MA(close_price, timeperiod=ma_today_length)
if close_price.iloc[-1] <= close_ma_today.iloc[-1]:
continue
rise_limit_data = ts.get_today_ticks(code=symbol, retry_count=5)
rise_limit_data = rise_limit_data[rise_limit_data['change']>=9.7]
if len(rise_limit_data[rise_limit_data['change']>=9.7]['change']) < rise_limit_days:
continue
name = limit_data.iloc[i]['name']
stock_list = stock_list.append({'股票代码': symbol, '名称': name}, ignore_index=True)
stock_list = sort_by_volume(stock_list)
return stock_list[:top_n]
## 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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