(同花顺量化)10日涨幅大于0小于35_、今日增仓占比_5%、rsi小于65

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-31 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑:在RSI小于65、今日增仓占比大于5%、近10日涨幅大于0小于35%的股票中进行投资。

选股逻辑分析

该选股策略在前一个选股策略的基础上,加入了近10日涨幅大于0小于35%的条件限制。RSI小于65代表股票更为弱势,今日增仓占比大于5%代表市场资金流入较多,近10日涨幅小于35%代表股票未完全放量,具有一定的投资潜力。

有何风险?

该选股逻辑可能存在以下风险:

  • 忽略了股票基本面因素,难以全面反映股票投资价值。
  • 近10日涨幅大于0小于35%的条件具有一定的主观性,可能存在不同行业、不同市场情况下的影响差异。
  • 对于交易量小的股票,选择10日涨幅的标准可能过于苛刻,可能会错过一些潜力好的股票。

如何优化?

  • 可以引入更多的基本面因素和技术指标进行综合评估,提高选股精度。
  • 可以对选股条件进行适当调整,如调整10日涨幅的标准,或是加入更多的条件,如MACD等,提供更全面的市场信息。
  • 可以考虑加入股票基本面因素,如市盈率、市净率、毛利率等,对投资价值进行综合评估。

最终的选股逻辑

在RSI小于65、今日增仓占比大于5%、近10日涨幅大于0小于35%的股票中进行投资。

同花顺指标公式代码参考

以下是选股策略中使用的同花顺指标公式代码:

AND (
    RSI(C, 14) < 65,
    VOL / REF(VOL, 1) >= 1.5,
    (C - REF(C, 9)) / REF(C, 9) >= 0,
    (C - REF(C, 9)) / REF(C, 9) <= 0.35,
    ...
)

其中RSI、VOL、REF和C分别表示相对强弱指标、成交量、前一日收盘价和收盘价。

Python代码参考

以下是Python代码示例,仅供参考。

import tushare as ts
import numpy as np
import talib

def select_stocks():
    res = []
    # 自选股
    stk_concepts = ['600519', '000651']

    # 除去停牌、ST、科创板、上市不足6个月的次新股
    stk_basics = ts.get_stock_basics()
    stk_basics = stk_basics[stk_basics.index.isin(stk_concepts)]
    stk_basics = stk_basics[(stk_basics['timeToMarket'] <= 20191231) & (stk_basics['name'].str.contains('ST') == False)]

    for idx, row in stk_basics.iterrows():
        if row['outstanding'] <= 0 or row['totals'] <= 0 or row['circ_mv'] < 100000000:
            continue
        try:
            # 行情数据和人气数据
            hist_data = ts.get_k_data(idx, start='2021-01-01', retry_count=3, pause=None)
            if hist_data is None or len(hist_data) < 30:
                continue
            close_data = hist_data['close'].values
            vol_data = hist_data['volume'].values
            date_data = hist_data['date'].values

            # RSI
            rsi_threshold = 65
            rsi = talib.RSI(close_data)[-1]
            if rsi >= rsi_threshold:
                continue

            # 今日增仓占比
            vol_ratio_threshold_low = 1.5
            vol_ratio_threshold_high = 6
            vol_ratio = vol_data[-1] / vol_data[-2]
            if vol_ratio <= vol_ratio_threshold_low or vol_ratio >= vol_ratio_threshold_high:
                continue

            # 10日涨幅
            ret_threshold_low = 0
            ret_threshold_high = 0.35
            ret_data = (close_data - close_data[-10]) / close_data[-10]
            if ret_data[-1] <= ret_threshold_low or ret_data[-1] >= ret_threshold_high:
                continue

            # 股票代码、RSI、今日增仓占比、10日涨幅、流通市值
            res.append({'code': idx, 'rsi': rsi, 'vol_ratio': vol_ratio, 'ret': ret_data[-1], 'circ_mv': row['circ_mv']})

        except Exception as e:
            continue

    res = sorted(res, key=lambda x: x['circ_mv'], reverse=True)
    return [x['code'] for x in res]

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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
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