问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选取RSI小于65、换手率在3%到12%之间、15分钟周期MACD绿柱变短的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
该选股策略综合运用了技术面和市场驱动因素。选用RSI指标排除超买高估的股票，选取股票的成交量处于适中水平，同时排除科创板内的股票。并且在考虑股票的技术面时，使用15分钟周期MACD指标来判断趋势，只选取短期下跌、即将反转的股票。
有何风险？
- 该选股策略可能会遗漏RSI小于65、换手率在3%到12%之间的股票，但MACD未出现拉升趋势，而返回的股票池相对较小，需要进行更深入的研究和分析。
- 忽略其他基本面因素，如公司财务数据、行业前景、政治环境等，可能导致失去其他潜在因素的引领，不能做出更全面和准确地股票买卖决策。
如何优化？
- 建立更加全面的指标体系和投资模型，充分考虑股票的基本面、管理层能力、行业前景等相关因素，以构建更加完整的分析框架。
- 在根据技术面选股时，考虑使用多种指标结合判断，以减少单一指标的局限性。
- 构建更加细致的止损策略，以控制投资风险，并增加操作的稳健性。
最终的选股逻辑
选取RSI小于65、换手率在3%到12%之间、15分钟周期MACD绿柱变短的股票作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
- MACD绿柱变短：(DIFF - DEA) < (DIFF.shift() - DEA.shift())
Python代码参考
以下是Python代码示例，仅供参考。
import tushare as ts
import talib
def select_stocks(n):
res = []
for code in ts.get_stock_basics().index:
try:
# 行情及指标数据
hist_data = ts.get_hist_data(code)
if hist_data is None:
continue
close_data = hist_data['close'].values
vol_data = hist_data['volume'].values
price_data = hist_data['price_change'].values
macd, signal, hist = talib.MACD(close_data, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
# RSI
rsi_threshold = 65
rsi = talib.RSI(close_data)[-1]
if rsi >= rsi_threshold:
continue
# 换手率
turnover_threshold = (3, 12)
turnover = vol_data[-1] / talib.SMA(vol_data, 20)[-1]
if turnover <= turnover_threshold[0] or turnover >= turnover_threshold[1]:
continue
# MACD
if hist[-1] >= hist[-2]:
continue
res.append(code)
except Exception as e:
continue
if len(res) >= n:
break
return res
# 选取前10个符合要求的股票
res = select_stocks(10)
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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