问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：rsi小于65，上市时间大于1年，10日涨幅大于0小于35。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样采用技术面和基本面指标相结合的方式，使用RSI指标来判断股票处于超卖状态。要求股票上市时间大于1年，以筛选出成熟企业。同时，要求股票具有一定的涨幅，在10日涨幅大于0小于35的情况下，选择表现相对较弱但具有较大潜力的股票。
有何风险？
该选股逻辑过于依赖短期涨幅，可能会忽略公司的长期基本面质量。同时，RSI等技术指标具有时效性，对市场的快速反应可能会出现滞后。
如何优化？
可以在技术面指标上引入更多指标评估股票的走势和突破情况，如KDJ、MACD等。同时，在基本面上，可以引入公司财务报表和成长性等指标来评估公司的价值和潜力。在10日涨幅的筛选上，可以综合考虑更多时间段的涨幅情况。
最终的选股逻辑
选股逻辑：rsi小于65，上市时间大于1年，5日涨幅大于0小于35。
同花顺指标公式代码参考
C1: MAINBORADINFO(1) == 1 AND ZuiXinJia >= 5
C2: BARSLAST(C1) >= 240
C3: RSI(CLOSE, 14) < 65
C4: REF(CLOSE, 5) / REF(CLOSE, 6) > 0 AND REF(CLOSE, 5) / REF(CLOSE, 6) < 1.35
SELECT IF(C1 AND C2 AND C3 AND C4, 1, 0)
Python代码参考
import pandas as pd
import akshare as ak
import talib
def get_stock_list():
result_df = pd.DataFrame()
stock_pool = ak.stock_zh_a_spot().astype({'证券代码':'str'})['证券代码'].tolist()
for code in stock_pool:
# 获取股票基本信息
stock_info = ak.stock_info_a_name(code).reset_index(drop=True)
if len(stock_info) == 0:
continue
stock_info.rename(columns={"0": "name", "10日涨幅": "10d_chg", "上市时间": "listed_time"}, inplace=True)
stock_info['code'] = code
# 剔除上市时间较短和涨幅不符合条件的股票
if stock_info['listed_time'] > 1 and 0 < stock_info['10d_chg'].iloc[0] < 35:
result_df = result_df.append(stock_info, ignore_index=True)
# 计算RSI指标
result_df['rsi'] = talib.RSI(result_df['最新价'])
# 筛选RSI符合条件的股票
result_df = result_df[result_df['rsi'] < 65]
return result_df
## 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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