问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：RSI小于65、昨日竞价换手率大于0.26、股票均价站在五日均线之上的股票。
选股逻辑分析
该选股策略同样结合了三个技术指标：RSI、竞价换手率和均线。RSI指标用于判断股票是否处于低位，昨日竞价换手率用于判断市场需求。而均线则是反映股票近期价格走势的重要指标，股票均价站在五日均线之上表明当前股票价格相对较强。
有何风险？
该选股逻辑同样没有对机构类型进行限制，容易选择出流向资金较少或具有风险的股票。而且，均线指标的选择和设置都会对选股结果产生影响，不同的均线设置可能会得到不同的结果。
如何优化？
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对机构类型进行限制：对机构类型进行限制，例如只选择被基金、券商等大型机构关注的股票，可以提高选股的准确性。
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加入更多的均线筛选条件：可以加入更多均线筛选条件，例如十日均线、二十日均线等，可更好地筛选出走势较强的股票。
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结合基本面指标：可以结合一些基本面指标，例如市盈率、市净率等，综合分析股票的基本面信息。
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策略优化：使用机器学习或深度学习模型，通过历史数据自动预测合适的阈值，选择符合条件的股票。
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、股票均价站在五日均线之上的股票。
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;
// 股票均价站在五日均线之上
CONDITION3 = (MA(CLOSE,5)>CLOSE);
// 筛选符合条件的股票
SELECT (CONDITION1 AND CONDITION2 AND CONDITION3);
python代码参考
import tushare as ts
import numpy as np
import talib
def select_stocks(stocks):
res = []
for stock in stocks:
k_data = ts.get_k_data(stock, start='2018-01-01', end='2021-08-31', ktype='D')
if len(k_data) >= 250:
rsi = talib.RSI(k_data['close'].astype(float).values, timeperiod=14)[-1]
turnover = k_data['turnover'].astype(float).values[-2] / 100
ma_5 = talib.MA(k_data['close'].astype(float).values, timeperiod=5)[-1]
if rsi < 65 and turnover > 0.26 and k_data['close'].astype(float).values[-1] > ma_5:
res.append(stock)
return res
stocks = ts.get_stock_basics().index
res = select_stocks(stocks)
print(res)
## 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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