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、2021年营收/2018年营收大于1.1的条件下，选出具备相对强势且具备一定成长性的个股。
选股逻辑分析
该选股策略在技术面指标RSI、走势和基本面指标年度营收增长率中进行选股，并加以调整，选取具备相对强势且具备一定成长性的个股。
有何风险？
该选股策略存在基本面的风险，如公司营收存在异动、宏观经济环境变化等，则可能影响该选股策略的有效性。同时，该选股策略忽略了估值等其他因素，也可能造成选股结果的偏差。
如何优化？
-
考虑引入其他基本面指标，如净利润增长率、总资产利润率等，提高选股的全面性；
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在选择走势和技术面指标时，可以考虑引入更多指标，如均线、趋势线等，来加强对个股的研判；
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考虑对不同股票赋予不同的权重和阈值，以提高选股的针对性。
最终的选股逻辑
在RSI小于65、高点为两日最高、2021年营收/2018年营收大于1.1的条件下，选出具备相对强势且具备一定成长性的个股。
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,N)
- 营收增长率指标：
通达信指标公式：((YESTDYS(CANSHU1)-YESTDYS(CANSHU2))/YESTDYS(CANSHU2))*100
同花顺指标公式：CAGR(YYSR,4)
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 pandas as pd
import talib
def select_stocks():
res = []
stocks_info = ts.get_stock_basics()
for stock in stocks_info.index:
try:
rsi_threshold = 65
if stocks_info.loc[stock]['timeToMarket'] > 20150101:
continue
if stocks_info.loc[stock]['code'].startswith('688'):
continue
hist_data = ts.get_hist_data(stock)
if hist_data is None:
continue
high_data = pd.Series(hist_data['high'].values)
if high_data[-1] != high_data[-2:].max():
continue
transaction_data = ts.get_today_ticks(stock)
if transaction_data is None or transaction_data.empty or transaction_data['changepercent'].iloc[-1] <= 0.0 or transaction_data['volume'].iloc[-1] == 0 or transaction_data['amount'].iloc[-1] == 0:
continue
rsi_data = talib.RSI(hist_data['close'].values, timeperiod=14)
if rsi_data is None or rsi_data[-1] > rsi_threshold:
continue
year_income = ts.get_income(stock).loc['2021-12-31']['total_revenue'] / ts.get_income(stock).loc['2018-12-31']['total_revenue']
if year_income < 1.1:
continue
res.append(stock)
except Exception as e:
continue
return res
res = select_stocks()
print(res)
注：以上代码示例较为简单，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。
## 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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