问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：在RSI小于65、昨日竞价换手率大于0.26、2021年内进行交易的股票中，选取符合条件的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了技术面和市场情绪面对股票进行筛选。RSI指标可以判断股票价格超买超卖状态，昨日竞价换手率反映市场的交易活跃度，限定2021年内有过交易可以筛选近期市场表现优秀的股票。综合考虑以上指标，在市场散户情绪高涨，股市行情相对看涨时进行股票选取。
有何风险？
该选股策略的风险在于，在一些异常波动的市场中，选取在特定时间交易且价格表现优秀的股票可能会增加风险。另外，该选股策略需要在相对较强的市场趋势进行操作，存在时机限制。
如何优化？
1.加入其他市场情绪指标：可以综合考虑其他市场情绪因素如热门概念板块、资金流向等。
2.添加资金分析：分析资金流入流出情况，判断市场资金的流向和趋势的健康程度。
3.加入趋势判断指标：可以综合加入均线、MACD、KDJ等待判断趋势。
最终的选股逻辑
选股标准为RSI小于65、昨日竞价换手率大于0.26、2021年内进行过交易的股票为选取对象。另外，需要同时考虑其他市场情绪因素如热门概念板块、资金流向等，加入均线、MACD、KDJ等指标进行趋势判断。在判断技术指标和市场情绪比较积极，市场偏强的时候进行选股。
同花顺指标公式代码参考
// RSI小于65
CONDITION1 = RSI(C,14) < 65;
// 昨日竞价换手率大于0.26
CONDITION2 = Turnover > 0.26;
// 2021年有交易
CONDITION3 = YEAR(DATE)==YEAR(GET_EXCHANGE_DATE(0)) AND LCOUNT(C>REF(C,1),252)>=10;
// 按股价排名
SORT_BY = DESC(股价);
// 筛选符合条件且按股价排名的股票
SELECT (CONDITION1 AND CONDITION2 AND CONDITION3) ORDER BY SORT_BY;
python代码参考
import datetime
import tushare as ts
import talib
import numpy as np
def select_stocks(stocks):
res = []
for stock in stocks:
try:
basic_data = ts.get_stock_basics()
circ_value = basic_data.loc[stock]['circulating_a'] * basic_data.loc[stock]['price'] / 100000000
if circ_value < 0.55 or circ_value > 100: # 流通盘大小范围筛选
continue
k_data = ts.get_k_data(stock, start='2021-01-01', end=datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'))
rsi = talib.RSI(k_data['close'].astype(float).values, timeperiod=14)[-1]
turnover = k_data['turnover'].astype(float).values[-2] / 100
trade_days = np.count_nonzero(k_data['close'])
if (trade_days/252)*100 < 10: # 交易天数需求最少10个月
continue
res.append((basic_data.loc[stock]['price'], stock))
except:
continue
res.sort(reverse=True)
return [i[1] for i in res]
stocks = ts.get_stock_basics().index
res = select_stocks(stocks)
print(res)
注意：在实际代码中可能需要对于数据类型和异常进行额外判断。
## 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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