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、9点25分涨幅小于6%的股票中进行选择。
选股逻辑分析
该选股策略除了考虑技术面因素，还增加了选股时间点的限制，避免了盘前高开或者涨停等情况对选股结果的影响。同时加入了流通市值的限制，避免了市值过小的股票对投资风险的影响。
有何风险？
- 仍然没有考虑基本面和行业因素，可能会选择出基本面不佳的股票。
- 短期波动比较大的股票可能被忽略，因此筛选结果可能不够全面。
- 选股方式相对单一，无法从多个角度全面分析股票。
如何优化？
- 可结合基本面分析进行补充，以增加选股深度和准确性。
- 可以考虑引入其他技术指标，比如均线、MACD等，加强对股票走势的分析。
- 可以根据个人偏好对选股指标进行调整和优化，以适应不同的投资风格。
最终的选股逻辑
在RSI小于65、高点为两日最高、9点25分涨幅小于6%、流通市值大于100亿元的股票中，综合考虑各种投资因素，选出符合个人投资目标和风险偏好的股票。
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)
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 talib
def select_stocks():
res = []
for stock in ts.get_stock_basics().index:
try:
rsi_threshold = 65
n_days = 2
limit_time = '09:25:00'
limit_gain = 6
market_cap = 1000000
hist_data = ts.get_hist_data(stock)
if hist_data is None or len(hist_data) < 20:
continue
rsi_data = talib.RSI(hist_data['close'], timeperiod=14)
if rsi_data[-1] > rsi_threshold:
continue
high_data = pd.Series(hist_data['high'].values)
if high_data[-1] != high_data[-n_days:].max():
continue
if hist_data.loc[limit_time]['p_change'] > limit_gain:
continue
basic_data = ts.get_stock_basics()
if basic_data.loc[stock]['nmc'] < market_cap:
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。同时，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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