问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：在RSI小于65、今日增仓占比大于5%、市值不超过100亿、并且最近1年没有亏损的企业中进行投资。
选股逻辑分析
该选股策略在前一个选股策略的基础上，加入了市值和企业盈利能力的考量。RSI小于65代表股票更为弱势，今日增仓占比大于5%代表市场资金流入较多，市值不超过100亿代表该股票不属于大盘公司，且企业最近1年没有亏损，符合稳健投资理念。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 忽略了股票基本面因素和技术指标，难以全面反映股票投资价值。
- 近1年盈利能力强并不一定代表该企业未来也会盈利，因此存在一定盲区和风险。
- 该选股策略未考虑资产负债表和现金流量表等其他财务指标，难以全面评价企业的财务状况。
如何优化？
- 可以引入更多的基本面因素和技术指标进行综合评估，提高选股精度。
- 可以对选股条件进行适当调整，如加入股票的市盈率、市净率等基本面因素，或是加入更多的条件，如MACD等，提供更全面的市场信息。
- 可以考虑对企业财务指标进行综合分析，如资产负债表、现金流量表等，以更全面地评价企业的财务状况。
最终的选股逻辑
在RSI小于65、今日增仓占比大于5%、市值不超过100亿、并且最近1年没有亏损的企业中进行投资。
同花顺指标公式代码参考
以下是选股策略中使用的同花顺指标公式代码：
AND (
RSI(C, 14) < 65,
VOL / REF(VOL, 1) >= 1.5,
CIRCULATION >= 0 AND CIRCULATION <= 10000,
DECLPROFIT_CNT < 4,
...
)
其中RSI、VOL、REF和C对应股票价格、成交量、前一日收盘价和当日收盘价，CIRCULATION指股票流通市值，DECLPROFIT_CNT指最近1年有几次亏损。
Python代码参考
以下是Python代码示例，仅供参考。
import tushare as ts
import numpy as np
import talib
def select_stocks():
res = []
# 自选股
stk_concepts = ['600519', '000651']
# 除去停牌、ST、科创板、上市不足6个月的次新股
stk_basics = ts.get_stock_basics()
stk_basics = stk_basics[stk_basics.index.isin(stk_concepts)]
stk_basics = stk_basics[(stk_basics['timeToMarket'] <= 20191231) & (stk_basics['name'].str.contains('ST') == False)]
for idx, row in stk_basics.iterrows():
if row['outstanding'] <= 0 or row['totals'] <= 0 or row['circ_mv'] < 100000000:
continue
try:
# 行情数据和人气数据
hist_data = ts.get_k_data(idx, start='2021-01-01', retry_count=3, pause=None)
if hist_data is None or len(hist_data) < 30:
continue
close_data = hist_data['close'].values
vol_data = hist_data['volume'].values
date_data = hist_data['date'].values
# RSI
rsi_threshold = 65
rsi = talib.RSI(close_data)[-1]
if rsi >= rsi_threshold:
continue
# 今日增仓占比
vol_ratio_threshold_low = 1.5
vol_ratio_threshold_high = 6
vol_ratio = vol_data[-1] / vol_data[-2]
if vol_ratio <= vol_ratio_threshold_low or vol_ratio >= vol_ratio_threshold_high:
continue
# 企业市值和盈利能力
circ_threshold_low = 0
circ_threshold_high = 10000000000
decl_profit_cnt_threshold = 1 # 最近1年没有亏损
if row['circ_mv'] < circ_threshold_low or row['circ_mv'] > circ_threshold_high:
continue
elif row['esp'] < 0 or row['profit'] < 0 or row['npr'] < 0 or row['declprofitcnt'] >= decl_profit_cnt_threshold:
continue
# 股票代码、RSI、今日增仓占比、流通市值、盈利能力
res.append({'code': idx, 'rsi': rsi, 'vol_ratio': vol_ratio, 'circ_mv': row['circ_mv'], 'esp': row['esp'], 'profit': row['profit'], 'npr': row['npr'], 'declprofitcnt': row['declprofitcnt']})
except Exception as e:
continue
res = sorted(res, key=lambda x: x['circ_mv'], reverse=True)
return [x['code'] for x in res]
res = select_stocks()
print(res)
注：在使用该代码时，请遵守国家法律法规和相关规定，严禁私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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