问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：在RSI小于65、高点为两日最高、10天内涨停天数大于2的股票中选择。
选股逻辑分析
该选股策略基于技术面和市场情绪考虑，筛选出RSI小于65且处于短期上涨趋势中的股票，同时要求10天内涨停天数大于2，代表市场情绪较为乐观，从而达到获取较高收益的目的。
有何风险？
- 只考虑了几个技术面指标和市场情绪，可能遇到一些特殊的情况会出现选股失败的情况。
- 选股策略偏重于短期，未考虑基本面因素，可能会选择出基本面不佳的股票。
如何优化？
- 可以在技术面和市场情绪之外，增加其他基本面因素进行综合考虑。
- 可以适当调整选股策略中的指标和参数，例如改变RSI或涨停天数的周期等。
最终的选股逻辑
在RSI小于65、高点为两日最高、10天内涨停天数大于2的股票中，综合考虑技术面、市场情绪和基本面，选出符合自己要求的股票。
同花顺指标公式代码参考
- RSI指标
通达信指标公式：RSI(CLOSE,N)
同花顺指标公式：RSI(CLOSE,14)
注：CLOSE为当前收盘价，N为周期数。
- 涨停天数指标
通达信指标公式：COUNT(C>PREVCLOSE,N)
同花顺指标公式：COUNT(CLOSE>=REF(CLOSE,1),10)
注：CLOSE为当前收盘价，N为周期数。
python代码参考
以下是基于该选股策略编写的Python代码示例，仅供参考。
import tushare as ts
import pandas as pd
import talib
def select_stocks():
res = []
for stock in ts.get_stock_basics().index:
try:
rsi_threshold = 65
n_days = 2
limit_days = 10
hist_data = ts.get_hist_data(stock)
if hist_data is None or len(hist_data) < 40:
continue
if len(hist_data) <= n_days:
continue
rsi_data = talib.RSI(hist_data['close'], timeperiod=14)
if rsi_data[-1] > rsi_threshold:
continue
high_data = pd.Series(hist_data['high'].values)
if high_data[-1] != high_data[-n_days:].max():
continue
limit_days_data = (hist_data['close'] >= hist_data['preclose'].shift(1)).iloc[-limit_days:]
if limit_days_data.sum() <= 2:
continue
res.append((stock, ts.get_stock_basics().at[stock, 'turnoverratio']))
except Exception as e:
continue
res = sorted(res, key=lambda x: x[1], reverse=True)
res = [x[0] for x in res]
return res
res = select_stocks()
print(res)
注：以上代码示例仅适用于 Python 3.x 版本，实际情况更为复杂，在具体使用时需要根据实际情况进行修改。同时，在使用该代码时，请遵守国家法律法规和相关规定，严禁擅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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