问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选取RSI小于65、PE大于0，9点25分涨幅小于6%的股票。
选股逻辑分析
该策略在技术面加入了RSI指标的考量，同时对市场基本面PE指标的要求进行了约束，在市场的开盘阶段加入了涨幅的限制，以过滤掉过于波动的股票，从而减少风险。
有何风险？
此策略可能会因为过多关注短期涨跌情况而导致忽略了股票的长期表现，而且该策略在趋势明显的市场中可能会出现大量未能选中股票的情况。另外，9点25分涨幅的计算也需要注意，是否合理是需要考虑的。
如何优化？
可以尝试引入更多的技术指标来辅助选股，以加强策略的可靠性和精度，同时也可以考虑加入其他市场变量，如场内外盘比例、换手率等等。另外，对于涨幅的计算需要进行更为精细的处理，如是否考虑前日收盘价、是否调整为相对指数涨幅等等，需要综合权衡后确定。
最终的选股逻辑
基于RSI、PE以及开盘阶段涨幅的选股策略，选取RSI小于65 、PE大于0，9点25分涨幅小于6%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
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def get_stock_list(rsi_threshold=65, pe_threshold=0, open_increase_threshold=0.06, top_n=10):
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
if hist_data['open'].iloc[0]/hist_data['pre_close'].iloc[-1] - 1 > open_increase_threshold:
continue
stock_list = stock_list.append({'股票代码':symbol, '名称':name}, ignore_index=True)
return stock_list.head(top_n)
## 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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