问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选取RSI小于65、PE大于0、20日均线大于120日均线的股票。
选股逻辑分析
该策略基于技术面和估值面多因素选股，选取具备一定技术支撑的估值合理的标的股票。
有何风险？
该策略可能会忽略部分市场波动带来的风险，同时过于关注技术面可能忽略股票基本面的影响，导致选取的股票可能存在实际风险。
如何优化？
可以在技术面的基础上，增加股票基本面的分析。同时可以对选股逻辑进行参数优化。
最终的选股逻辑
基于RSI、PE、20日均线和120日均线选股，选取RSI小于65、PE大于0、20日均线大于120日均线的股票。
同花顺指标公式代码参考
- RSI指标:REF(CAS(CLOSE,1),1),6)/EMA(C,6)*100
- PE指标:TURNOVER/VOL/CAPITAL
- 20日均线和120日均线指标：可以查找通达信或同花顺官方文档。
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def get_stock_list(rsi_threshold=65, pe_threshold=0, ma_short=20, ma_long=120):
stock_list = pd.DataFrame(columns=['股票代码', '名称'])
stock_data = ts.get_today_all()
for _, row in stock_data.iterrows():
symbol = row['code']
name = row['name']
hist_data = ts.get_hist_data(symbol)
if hist_data is None:
continue
if hist_data['p_change'].iloc[-1] > rsi_threshold:
continue
pe = hist_data['turnover'].iloc[-1]/vol/ts.get_stock_basics().loc[symbol]['totals']
if pe < pe_threshold:
continue
ma_short_value = hist_data['close'].rolling(window=ma_short).mean().iloc[-1]
ma_long_value = hist_data['close'].rolling(window=ma_long).mean().iloc[-1]
if ma_short_value < ma_long_value:
continue
stock_list = stock_list.append({'股票代码':symbol, '名称':name}, ignore_index=True)
return stock_list
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
