问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：在RSI小于65、非科创板、10日涨幅大于0小于35的股票中选取股票。
选股逻辑分析
该选股策略基于RSI指标和涨幅进行股票的筛选，同时排除了科创板的股票，有一定的限制。但是相较于之前的选股策略，加入了一定的行情因素，增加了选股的质量。
有何风险？
该策略没有很好的考虑公司的基本面因素，可能选出的股票并不具备长期上涨的潜力。此外，依赖于短期波动的涨幅和RSI指标，选出的股票可能会具有一定的波动性，需要注意风险。
如何优化？
-
考虑加入更多的基本面因素：如市盈率、市净率等指标，加入盈利能力和估值方面的考虑，以更好地判断公司价值；
-
结合大盘情况：市场的整体趋势也可能会影响股票的表现，可以加入一些大盘指标或者宏观经济指标进行参考；
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设置更为合理的参数：选择更合适的小于65的RSI阈值和涨幅阈值，以更好地规避市场风险。
最终的选股逻辑
在RSI小于65、非科创板、10日涨幅大于0小于35的股票中选取股票。
同花顺指标公式代码参考
- RSI指标：
通达信指标公式：RSI(14)
同花顺指标公式：RSI(CLOSE,14)
python代码参考
以下是根据该选股策略实现的python代码示例，仅供参考。
import tushare as ts
import talib
def select_stocks(stocks):
res = []
for stock in stocks:
try:
if stock.startswith('300'):
continue
today_data = ts.get_realtime_quotes(stock)
if today_data is None or today_data.empty:
continue
name = today_data.loc[0]['name']
if '创业' in name or '科技' in name:
continue
# 判断RSI指标和涨幅
rsi_threshold = 65
change_threshold = 0.35
hist_data = ts.get_k_data(stock, ktype='D')
if hist_data is None or hist_data.empty or len(hist_data) < 20:
continue
rsi_data = talib.RSI(hist_data['close'].values, timeperiod=14)
if rsi_data is None or rsi_data[-1] >= rsi_threshold:
continue
last_10_days_data = hist_data.tail(10)
max_change = max(last_10_days_data['close'].pct_change())
if max_change <= 0 or max_change >= change_threshold:
continue
res.append(stock)
except Exception as e:
continue
return res
stocks = ts.get_stock_basics().index
res = select_stocks(stocks)
print(res)
## 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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