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%、500日内至少有2次涨停的条件下，选择股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了技术面和市场情绪方面的指标，适用于短期投资。在技术面方面，RSI指标能够反映出当前股票的超买/超卖状态，适当降低入场成本；在市场情绪方面，增仓占比和涨停板指标能够反映出市场资金的活跃度和风险偏好，选择活跃度较高的股票进行投资。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 忽略了公司的基本面情况，仅仅通过技术指标和市场情绪来进行选股，对股票的风险和收益估计不全面。
- 对于500日内至少有2次涨停的条件，可能存在次新股等特殊情况，进一步筛选股票时需要注意。
- 建立在短期投资角度上，市场变化迅速，需要保持及时性和灵活性。
如何优化？
- 加入公司的基本面考虑，例如财务数据、行业前景等，进一步提高选股结果的可靠性和长期投资价值。
- 适时调整选股规则，考虑市场行情的变化和趋势变化，例如可以灵活调整RSI、增仓占比和涨停板指标的阈值和比例关系来进行选股。
- 选择出口稳定的指标，例如PEG比率等，能够有效规避一些因个别股票特征带来的风险。
最终的选股逻辑
在RSI小于65、今日增仓占比大于5%、500日内至少有2次涨停的条件下，加入公司基本面考量，综合考虑多种指标的影响，选择符合条件的股票进行投资。
同花顺指标公式代码参考
以下是选股逻辑选股策略中使用的同花顺指标公式代码示例：
AND(
RSI(C, 14) < 65,
VOL / REF(VOL, 1) > 1.05,
COUNT(IF(HIGH == REF(HIGH, 1), 1, 0), 500) >= 2
)
其中，RSI、VOL和REF分别表示相对强弱指标、成交量和取上一日的值，COUNT和IF函数表示统计股票在过去500日内涨停的次数。
Python代码参考
以下是Python代码示例，仅供参考。
import tushare as ts
import talib
import datetime
def select_stocks():
res = []
# 自选股
stk_concepts = ['600519']
# 除去停牌、ST、科创板、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.index.str.startswith('688')]
stk_basics = stk_basics[~stk_basics.index.str.match('^ST')]
stk_basics = stk_basics[~stk_basics.index.str.match('^0023')]
for idx, row in stk_basics.iterrows():
if row['outstanding'] <= 0 or row['totals'] <= 0:
continue
try:
# 行情数据和人气数据
hist_data = ts.get_k_data(idx, start='2021-01-01')
inst_data = ts.inst_detail(str(idx))
if hist_data is None or len(hist_data) < 500 or inst_data is None:
continue
close_data = hist_data['close'].values
open_data = hist_data['open'].values
high_data = hist_data['high'].values
low_data = hist_data['low'].values
vol_data = hist_data['volume'].values
dates = 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 = 1.05
vol_ratio = vol_data[-1] / vol_data[-2]
if vol_ratio <= vol_ratio_threshold:
continue
# 涨停板达成次数
limit_count_threshold = 2
limit_count = sum(1 for i in range(-500, 0) if high_data[i] == high_data[i - 1])
if limit_count < limit_count_threshold:
continue
# 选股结果加入到列表中
res.append({'code': idx, 'rsi': rsi, 'vol_ratio': vol_ratio, 'limit_count': limit_count, 'date': dates[-1], 'close': close_data[-1], 'increase': (close_data[-1] - close_data[-2]) / close_data[-2]})
except Exception as e:
continue
res.sort(key=lambda x: x['increase'], reverse=True)
return [x['code'] for x in res[:5]]
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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