问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选取RSI小于65、今日均线向上发散、500日内至少2次涨停的股票。
选股逻辑分析
该选股策略在技术面指标上采用了RSI和均线两个指标，同时结合了基本面的涨停板情况，更全面地考虑了股票的价格波动和市场情况。
有何风险？
该选股策略可能会忽略其他重要的基本面指标，如PE、PB、ROE等，而并未对财务状况进行考量。同时，股票的涨停板情况并不能完全反映公司的价值，需要在多方面进行比较和考量。
如何优化？
可以加入更多技术面指标，如MACD、KD等。同时，除了涨停板情况，也可以加入其他基本面因素，如市值、利润等因素，以全面评估公司的价值和潜力。另外在选择涨停板的数量和时间周期时，可以进行多次调整，寻找最佳的结果。
最终的选股逻辑
选取RSI小于65、今日均线向上发散、500日内至少2次涨停的股票。
同花顺指标公式代码参考
- RSI: RSI(14)
- 均线: MA(CLOSE,1)
Python代码参考
import pandas as pd
import akshare as ak
import tushare as ts
def get_stock_list(rsi_threshold=65, ma_today_length=1, limit_days=500, limit_n=2, top_n=5):
limit_data = ts.get_today_all()
stock_list = pd.DataFrame(columns=['股票代码', '名称'])
for i in range(len(limit_data)):
symbol = limit_data.iloc[i]['code']
if symbol[0] == '6':
symbol = 'sh' + symbol
else:
symbol = 'sz' + symbol
kline_today = ak.stock_zh_a_real_time(symbol=symbol)
if len(kline_today) == 0:
continue
close_price = kline_today['last']
rsi = talib.RSI(close_price, timeperiod=14)[-1]
if rsi >= rsi_threshold:
continue
close_ma_today = talib.MA(close_price, timeperiod=ma_today_length)
if close_price.iloc[-1] <= close_ma_today.iloc[-1]:
continue
limit_data_today = limit_data[limit_data['code'] == symbol[2:]]
limit_data_today = limit_data_today[limit_data_today['timeToMarket'] <= pd.to_datetime('today') - pd.Timedelta(days=limit_days)]
if len(limit_data_today) < limit_n:
continue
name = limit_data_today.iloc[0]['name']
stock_list = stock_list.append({'股票代码': symbol, '名称': name}, ignore_index=True)
return stock_list[:top_n]
## 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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