问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选用RSI小于65、2021年营收/2018年营收大于1.1、9点25分涨幅小于6%的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股逻辑在原有基本面因素的基础上，加入了股票价格走势的动态因素，即股票在当日开盘前25分钟的涨幅。此处加入市场情绪因素，不过其特征较为简单，缺乏更为深入的分析。同时，这些特征提供的理论依据相对薄弱，得到较好的选股效果不易。因此，适当引入其他更为充分的市场情绪因素测试，有效提高股票选取策略的稳定性是一项重要的优化工作。
有何风险？
- 所用市场情绪因素稀疏，对市场情况并非很敏感，能够排除的潜在风险比较有限。
如何优化？
- 引入更多市场情绪数据（如市场情绪指数、成交量等），加快市场情况的反应时间, 提高选股策略的稳定性和适用性；
- 日内数据的使用需要慎重考虑，尽量避免单一的市场情绪因素影响投资决策，根据实际情况适度调整权重。
最终的选股逻辑
选取RSI小于65、2021年营收/2018年营收大于1.1、9点25分涨幅小于6%的股票进行投资，选取前N个股票进行投资，投资期限为一年。
同花顺指标公式代码参考
(C/REF(C,1)>1.1) AND RSI(CLOSE, 14) < 65 AND ABS((OPEN-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1))<0.06
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
from datetime import datetime
def select_stocks(n):
res = []
basic_info = ts.get_stock_basics()
for code in basic_info.index:
try:
rsi_threshold = 65
revenue_ratio_threshold = 1.1
open_threshold = 0.06
market_value_threshold = 100 * 10**8
# 营收筛选条件
revenue_ratio = ts.get_hist_data(code)['revenue'][-1] / ts.get_hist_data(code)['revenue'][0]
if revenue_ratio < revenue_ratio_threshold:
continue
# RSI指标
rsi_data = talib.RSI(ts.get_hist_data(code)['close'].values, timeperiod=14)
if rsi_data[-1] > rsi_threshold:
continue
# 选股筛选条件
stock_data = ts.get_realtime_quotes(code)
open_price = float(stock_data.loc[0]['open'])
prev_close = float(stock_data.loc[0]['pre_close'])
if abs((open_price-prev_close)/prev_close) > open_threshold:
continue
# 流通市值筛选
stock_info = ts.get_stock_basics()
if stock_info.loc[code]['totals'] * open_price * stock_info.loc[code]['outstanding'] < market_value_threshold:
continue
res.append(code)
except Exception as e:
continue
return res[:n]
# 选取前10个股票
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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