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、30日平均线向上的情况下，选取具有上涨潜力的股票。
选股逻辑分析
该选股策略同样考虑了技术面因素，从RSI指标、股价走势、趋势等多方面综合判断股票的潜力。具体选股条件为：RSI指标小于65、高点为两日最高、30日平均线向上，说明股票处于技术面上升趋势，符合上涨潜力。
有何风险？
该选股策略同样缺乏系统性和量化方法，无法全面评估公司基本面信息和市场风险，存在投资风险。同时，股市有其波动性和不可预测性，可能导致选股策略出现滞后或者误判。
如何优化？
- 加入基本面指标，如市盈率、市净率等，补充公司基本信息分析，提高选股准确性；
- 建立多维度的风险评估模型，综合考虑公司基本面、市场环境和技术面信息，全面评估选股风险；
- 结合资金流向等因素，对选股结果进行筛选和优化。
最终的选股逻辑
在RSI小于65、高点为两日最高、30日平均线向上的沪深A股中，选取相对强势的潜力股。
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)
- 30日平均线指标：
通达信指标公式：MA(CLOSE,30)
同花顺指标公式：MA(CLOSE,30)为变量
注：CLOSE为当前收盘价，N为周期数。
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 pandas as pd
import talib
def select_stocks():
res = []
stocks_info = ts.get_stock_basics()
for stock in stocks_info.index:
try:
rsi_threshold = 65
if stocks_info.loc[stock]['timeToMarket'] > 20150101:
continue
if stocks_info.loc[stock]['code'].startswith('688'):
continue
hist_data = ts.get_hist_data(stock)
if hist_data is None:
continue
if len(hist_data) < 30:
continue
high_data = pd.Series(hist_data['high'].values)
if high_data[-1] != high_data[-2:].max():
continue
close_data = hist_data['close'].values
ma_data = talib.MA(close_data, timeperiod=30)
if ma_data[-1] <= ma_data[-2]:
continue
rsi_data = talib.RSI(close_data, timeperiod=14)
if rsi_data is None or rsi_data[-1] > rsi_threshold:
continue
res.append(stock)
except Exception as e:
continue
return res
res = select_stocks()
print(res)
注：以上代码示例仅适用于 Python 3.x 版本，实际情况更为复杂，在具体使用时需要根据实际情况进行修改。
## 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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