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、高点为两日最高的情况下，选取该股票作为投资标的。
选股逻辑分析
该选股策略同样依据技术面指标进行分析，选取RSI小于65、昨日竞价换手率大于0.26、且今日股价的高点为近两日最高价的股票。其中，RSI和昨日竞价换手率指标用于判断股票当前的走势状态和交易热度，股价高点为两日最高则代表股票走势有相对的强势。通过该选股策略的选出的股票，具有明显的资金关注度，并呈现出相对强势的走势。
有何风险？
- 该选股策略同样未考虑基本面因素的影响，可能会选择一些有基本面问题的公司。
- 在股价高点为两日最高的判断方面，存在一定的时间窗口和精度问题，可能会出现误判。
- 只考虑两日的最高价，可能无法全面反映股票的整体走势和趋势。
- RSI和昨日竞价换手率只是技术面指标的一部分，需要结合其他指标进行分析和判断。
如何优化？
- 可以引入其他的技术面和基本面指标，如MACD指标、ROE等，进行综合分析。
- 可以结合市场热度和板块轮动情况，对选股结果进行进一步筛选，筛选出涨势较好、市场热度较高的股票。
- 可以结合多个时间周期和指标，进行进一步优化和筛选。
最终的选股逻辑
基于技术面指标，选取RSI小于65、昨日竞价换手率大于0.26，今日股价高点为近两日最高价的股票，作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
以下是选股策略中使用的同花顺指标公式代码：
// RSI小于65
RSI(CLOSE, 14) < 65
// 昨日竞价换手率大于0.26
CHANGE_RATE(PERIOD=DAY) > 0.26
// 今日高点为近两日最高
HHV(HIGH, 2) == REF(HHV(HIGH, 2), 1) & HIGH == HHV(HIGH, 2)
Python代码参考
以下是Python代码示例，仅供参考。
import tushare as ts
import datetime
import talib
def select_stocks():
res = []
# 股票池 - 自选股池
stk_concepts = ['300024', '300024']
# 过滤掉停牌、ST股票的股票
stk_basics = ts.get_stock_basics()
stk_basics = stk_basics[stk_basics.index.isin(stk_concepts)]
today_dt = datetime.datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')
stk_basics = stk_basics[(stk_basics['timeToMarket'] <= (today_dt - datetime.timedelta(days=5*365).strftime('%Y%m%d'))) & ((stk_basics['name'].str.contains('ST') == False) | (stk_basics['name'].str.contains('XD') == True))]
for idx, row in stk_basics.iterrows():
if row['outstanding'] <= 0 or row['totals'] <= 0 or row['circulating'] <= 0 or row['pe'] <= 0 or row['pb'] <= 0:
continue
try:
# 公司市值和盈利数据
mcap = row['totals'] * row['price']
profit = row['esp'] * row['bvps']
# 行情数据
hist_data = ts.get_hist_data(idx, start='2021-01-01')
if hist_data is None or len(hist_data) < 2:
continue
# RSI小于65
rsi_threshold = 65
rsi = talib.RSI(hist_data['close'].values)[-1]
if rsi >= rsi_threshold:
continue
# 昨日竞价换手率大于0.26
jg_change_rate_threshold = 0.26
jg_change_rate = hist_data.iloc[-2]['change'] / hist_data.iloc[-2]['close']
if jg_change_rate <= jg_change_rate_threshold:
continue
# 今日高点为近两日最高
hhv = talib.HHV(hist_data['high'].values, 2)
if hhv[-1] != hhv[-2] or hist_data.iloc[-1]['high'] != hhv[-1]:
continue
res.append({'code': idx})
except Exception:
continue
return [x['code'] for x in res]
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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