问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选取RSI小于65、换手率在3%-12%之间，最近10个交易日中涨停天数大于2的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
该选股逻辑相比前面的逻辑增加了对涨停天数的限制，以关注股票近期的波动性和市场关注度。相对于较为稳健的前一策略，该逻辑更加注重短期资产的涨跌幅，更适合追求短期收益的投资者。
有何风险？
- 该选股策略可能过于关注股票近期价格变动，而忽略企业基本面等因素；
- 涨停天数可能会出现连续性等问题，过多关注此指标存在一定的风险；
- 数据质量和分类方式等问题可能存在疏漏，影响选股策略的准确性。
如何优化？
- 增加对其他重要股票属性的关注，例如股票估值、基本面分析等；
- 引入较为强大的人工智能模型，提高数据分类和关键指标提取的准确性；
- 多角度、多维度综合考量股票的波动性和发展前景，以获得更好的收益。
最终的选股逻辑
选取RSI小于65、换手率在3%-12%之间，最近10个交易日中涨停天数大于2的股票作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
选股策略中使用的通达信公式代码如下：
rsi(CLOSE,14) < 65
AND VOL/REF(CAPITAL,1)/100 >= 3 AND VOL/REF(CAPITAL,1)/100 <= 12
AND COUNT(IF(ABS(HIGH - REF(CLOSE,1)) / REF(CLOSE,1) > 0.095, 1, 0), 10) > 2
Python代码参考
以下是Python代码示例，仅供参考。
import tushare as ts
import pandas as pd
import talib
def select_stocks():
res = []
for code in ts.get_stock_basics().index:
try:
# 行情数据
hist_data = ts.get_hist_data(code)
if hist_data is None:
continue
close_data = hist_data['close'].values
if len(close_data) < 10:
continue
# 涨停天数
limit_days_threshold = 2
limit_days = 0
for i in range(10):
if (hist_data['high'][i] - hist_data['close'][i-1]) / hist_data['close'][i-1] >= 0.095:
limit_days += 1
if limit_days <= limit_days_threshold:
continue
# RSI
rsi_threshold = 65
rsi = talib.RSI(close_data)[-1]
if rsi >= rsi_threshold:
continue
# 换手率
turnover_threshold = (3, 12)
turnover = hist_data['volume'][-1] / ts.get_stock_basics().loc[code]['totals']
if turnover <= turnover_threshold[0] or turnover >= turnover_threshold[1]:
continue
res.append(code)
except Exception as e:
continue
return res
# 选取符合要求的股票
res = select_stocks()
print(res)
注：在使用该代码时，请遵守国家法律法规和相关规定，严禁私自开展证券投资活动，自行承担相应风险。
## 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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