问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：在RSI小于65、非科创板、9点25分涨幅小于6%的股票中选取股票。
选股逻辑分析
该选股策略在前一个选股逻辑的基础上，引入了开盘前的股价涨跌情况进行筛选。考虑了技术面、市值因素和开盘前市场情况，能够更全面地评估选股。同时，该选股策略可以过滤科创板股票，减少风险。
有何风险？
类似于前一个选股策略，该策略仍然忽略了股票的基本面信息，存在一定的投资风险。另外，该策略考虑了开盘前的股价涨跌情况，但是无法完全保证这一因素对当日股价表现的影响，存在误判的可能。
如何优化？
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加入基本面信息考察：可以加入市盈率、市净率等基本面指标进行筛选，结合技术面指标、市值因素和开盘前情况更全面地评估选股；
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考虑其它时段的股价涨幅：可以考虑其它时段的股价表现，例如收盘前股价涨幅等，更全面地考虑股价表现；
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选取更合理的涨跌幅度阈值：可以根据历史数据和市场情况调整筛选条件，选取合理的涨跌幅度阈值，降低选股风险。
最终的选股逻辑
在RSI小于65、非科创板、9点25分涨幅小于6%的股票中选取股票。
同花顺指标公式代码参考
RSI公式：RSI:=SMA(MAX(CLOSE-LAST,0),N,1)/SMA(ABS(CLOSE-LAST),N,1)*100;
python代码参考
import tushare as ts
import talib
import datetime
def select_stocks(stocks):
res = []
for stock in stocks:
try:
if stock.startswith('300'):
continue
today_data = ts.get_realtime_quotes(stock)
if today_data is None or today_data.empty:
continue
name = today_data.loc[0]['name']
if '创业' in name or '科技' in name:
continue
# 判断9点25分涨幅和RSI指标
threshold = 0.06
period = 10
hist_data = ts.get_k_data(stock, ktype='D')
if hist_data is None or hist_data.empty or hist_data.shape[0] < period:
continue
pre_market_price = ts.get_realtime_quotes(stock).iloc[0]['pre_close']
open_price = ts.get_realtime_quotes(stock).iloc[0]['open']
increase = (float(open_price)-float(pre_market_price)) / float(pre_market_price)
if increase > threshold:
continue
rsi_data = talib.RSI(hist_data['close'].values, timeperiod=period)
if rsi_data is None or rsi_data[-1] >= 65:
continue
res.append(stock)
except Exception as e:
continue
return res
stocks = ts.get_stock_basics().index
res = select_stocks(stocks)
print(res)
## 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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