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、股票代码以60开头的股票中，选取符合条件的股票。
选股逻辑分析
该选股策略在RSI和昨日竞价换手率方面进行技术和市场情绪的考量，同时限制了股票代码以60开头，考虑股票价值稳定性。在RSI小于65的情况下，选取相对具备安全边际的股票，市场情绪上昨日竞价换手率高则代表市场对该股看好程度较高。但是，因为限定股票代码的范围，可能会减少股票池的范围。
有何风险？
该选股策略的风险在于，选股难度加大，股票池缩小存在一定风险，另外，60开头的股票品种较少，有可能因此导致筛选股票的数量不足。
如何优化？
1.添加其他技术指标：可以综合加入其他技术指标去对股票进行筛选。
2.适当扩大代码筛选范围：如65开头等，酌情扩大股票代码开头的缩小，增加股票池。
3.相对强弱策略：根据大盘或板块不同选择相对强弱的个股。
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且股票代码以60开头的股票为选取对象。同时综合考虑其他技术指标、其他市场情绪因素，针对大盘或板块趋势，选择相对强弱的个股。
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;
// 60开头的股票
CONDITION3 = LEFT(CODE,2)=="60";
// 排序
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()
if stock[0:2] != '60': # 限定股票代码以60开头
continue
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
if rsi >= 65 or turnover <= 0.26: # 反选条件
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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