问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选取RSI小于65、按个股热度从大到小排序、10天内涨停天数大于2的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑基于技术面分析和市场热度分析，选取符合RSI超卖、市场热度高、有较多涨停板的股票，提高投资回报率。
有何风险？
该选股逻辑忽略了企业基本面情况及市场大环境，可能存在投资风险。
如何优化？
结合企业基本面及市场大环境，综合考虑选取符合综合条件的标的，提高投资回报率。
最终的选股逻辑
综合考虑技术面、市场热度、基本面及市场大环境等因素，选取符合综合条件的标的，以提高投资效益。
同花顺指标公式代码参考
RSI指标：RSI(CLOSE,14)
python代码参考
import tushare as ts
import datetime
# Tushare需要先调用login接口进行登陆
ts.set_token("your_tushare_token")
# 初始化pro接口对象
pro = ts.pro_api()
# 获取所有股票列表
stock_list = pro.stock_basic(exchange="", list_status="L", fields="ts_code").sort_values(by='vol3month', ascending=False)
# 循环遍历股票列表，按热度排序选取符合条件的股票
result_list = []
for stock in stock_list.ts_code.tolist():
# 获取股票日线数据
data = pro.daily(ts_code=stock, end_date="20220401", start_date="20220324")
# 计算RSI指标
rsi = talib.RSI(data["close"].values, timeperiod=14)[-1]
# 获取涨停板数据
limit_data = pro.stk_limit(ts_code=stock, end_date="20220401", start_date="20220322")
# 获取过去10天的日期列表
date_list = [(datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=x)).strftime("%Y%m%d") for x in range(10)]
# 计算10天内涨停天数
limit_days = len(limit_data[limit_data.trade_date.isin(date_list)])
# 判断是否符合选股条件
if rsi < 65 and stock[:3] == "300" and limit_days > 2:
result_list.append(stock)
# 按照个股热度排序
result_list = stock_list[stock_list['ts_code'].isin(result_list)].sort_values(by="vol3month", ascending=False)["ts_code"].tolist()
# 打印符合选股条件的股票列表
print(result_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。
