(同花顺量化)20日均线大于120日均线_、主升起动、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、主升起动和20日均线大于120日均线的股票中,选取该股票作为投资标的。

选股逻辑分析

本选股策略综合了RSI、主升起动和均线等技术指标,可以更全面和准确地选取适合投资的股票。在RSI小于65、主升起动和20日均线大于120日均线的股票中,该选股策略更注重短期趋势的判断,同时通过均线的运用可以较好地控制风险。

有何风险?

  • 市场行情有可能突然变化,适用于该策略的股票数量可能会有所下降;
  • 均线数据的选取和参数的调整,需要根据不同的市场情况和周期进行及时改变,避免出现过于死板或迂腐的情况;
  • 该策略相对较为单一,存在一定的选股局限性。

如何优化?

  • 加入其他技术指标和基本面分析因素,如MACD、PE等,结合强势股筛选;
  • 精细化均线参数选取,增加算法的自适应性,避免参数过于僵化和死板;
  • 多因素评分,设定较合理的股票筛选标准,提高选股精准度和效果的同时,需要兼顾风险的控制。

最终的选股逻辑

在RSI小于65、主升起动和20日均线大于120日均线的股票中,选取该股票作为投资标的。

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:

// RSI小于65
RSI(CLOSE,14) < 65

// 主升起动
HHV(HIGH,30) == REF(HHV(HIGH,30),1) AND
LLV(LOW,30) == REF(LLV(LOW,30),1)

// 20日均线大于120日均线
MA(CLOSE,20) > MA(CLOSE, 120)

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():
    res = []

    # 公司市值规模
    mv_min = 200000000

    # 自选股
    stk_concepts = ['300024', '300024']

    # 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)]
    today_dt = datetime.datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')
    stk_basics = stk_basics[(stk_basics['timeToMarket'] <= (today_dt - datetime.timedelta(days=120).strftime('%Y%m%d'))) & (stk_basics['name'].str.contains('ST') == False) & (stk_basics['market'] != '科创板')]

    for idx, row in stk_basics.iterrows():
        if row['outstanding'] <= 0 or row['totals'] <= 0:
            continue

        try:
            # 公司市值数据
            mv = row['totals'] * row['price']
            if mv < mv_min:
                continue

            # 行情数据
            hist_data = ts.get_k_data(idx, index=True, start='2020-01-01', retry_count=3, pause=None)
            if hist_data is None or len(hist_data) < 31:
                continue

            # RSI小于65
            rsi_threshold = 65
            rsi = talib.RSI(hist_data['close'].values)[-1]
            if rsi >= rsi_threshold:
                continue

            # 主升起动
            highest_high = talib.MAX(hist_data['high'].values, timeperiod=30)[-1]
            lowest_low = talib.MIN(hist_data['low'].values, timeperiod=30)[-1]
            highest_high_ref = talib.MAX(hist_data['high'].values, timeperiod=30)[-2]
            lowest_low_ref = talib.MIN(hist_data['low'].values, timeperiod=30)[-2]
            if highest_high != highest_high_ref or lowest_low != lowest_low_ref:
                continue

            # 均线
            ma20 = talib.MA(hist_data['close'].values, timeperiod=20)[-1]
            ma120 = talib.MA(hist_data['close'].values, timeperiod=120)[-1]
            if ma20 <= ma120:
                continue

            # 股票代码
            res.append({'code': idx})

        except Exception as e:
            continue

    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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