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 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 RSI 指标和过去两日最高点的基础上，进一步筛选出 10 日涨幅大于 0 小于 35 的股票。这种选股策略旨在选择近期表现不错的股票，同时兼顾了技术面和基本面因素。
有何风险？
- 选择了中短期表现不错的股票，可能忽略了长期投资价值。
- 有一定的主观判断因素，需要依靠投资者对市场和经济的深入了解和判断。
- 10 日涨幅大于 0 小于 35 的股票数量相对较多，可能需要进行更加细致、多角度的筛选和分析。
如何优化？
- 在技术面和基本面之外，可以考虑行业因素，选择表现较好的行业中的股票，以达到分散化的目的。
- 可以进一步结合其他技术指标，如 KDJ、布林带等，以提高选股精度和准确性。
- 可以设定更加严格的涨幅阈值，如 20% 以上、30% 以上等，以控制风险、提高收益。
最终的选股逻辑
在 RSI 小于 65、高点为两日最高、10 日涨幅大于 0 小于 35 的股票中进行投资，同时在技术面、基本面、行业等方面综合考虑，控制风险，提高收益。
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。
- 10 日涨幅
通达信指标公式：REF((CLOSE-REF(CLOSE,10))/REF(CLOSE,10),1)
同花顺指标公式：UPRCLOSE_CHANGE()
注意：不同的数据平台指标公式可能有差异，请根据实际情况进行选择。
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 talib
def select_stocks():
res = []
for stock in ts.get_stock_basics().index:
try:
rsi_threshold = 65
n_days = 2
up_threshold = 0.35
code_prefix = '60'
rsi_data = talib.RSI(ts.get_hist_data(stock)['close'].values, timeperiod=14)
if rsi_data[-1] > rsi_threshold:
continue
high_data = ts.get_hist_data(stock)['high'].values
if high_data[-1] != high_data[-n_days:].max():
continue
up_data = ts.get_hist_data(stock)['close'].pct_change(periods=10)
if up_data[-1] < 0 or up_data[-1] > up_threshold:
continue
if not stock.startswith(code_prefix):
continue
res.append(stock)
except Exception as e:
continue
return 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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