问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选取RSI小于65、换手率在3%-12%之间且大单净量排行靠前的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
该选股逻辑相比于之前的逻辑，增加了大单净量的要求。大单净量对于股票的影响比较直接，可以预示着后续的市场动向，适合追求短期收益的投资者。
有何风险？
大单净量排行靠前的股票不一定是质量优良的股票，而是可能受到了大机构的操盘。另外，在短期投资的极简策略（如本选股策略）中，过多因素的叠加容易出现过拟合的情况。
如何优化？
- 结合其他指标，例如市盈率、市净率等多方面考虑；
- 增加股票质量的筛选，提高投资选股的精准度；
- 科学有效的样本外验证，减少投资策略的过拟合。
最终的选股逻辑
选取RSI小于65、换手率在3%-12%之间且大单净量排行靠前的股票作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
选股策略中使用的通达信公式代码如下：
VOL > 0
AND rsi(CLOSE,14) < 65
AND VOL/REF(CAPITAL,1)/100 >= 3 AND VOL/REF(CAPITAL,1)/100 <= 12
AND C0 > 0 AND C0 < REF(C0,1)
python代码参考
以下是Python代码示例，仅供参考。
import tushare as ts
import pandas as pd
import talib
def select_stocks():
res = []
for code in ts.get_stock_basics().index:
try:
# 行情数据
hist_data = ts.get_hist_data(code)
if hist_data is None:
continue
open_data = hist_data['open'].values
close_data = hist_data['close'].values
high_data = hist_data['high'].values
low_data = hist_data['low'].values
vol_data = hist_data['volume'].values.astype(float)
if len(close_data) < 2:
continue
# RSI
rsi_threshold = 65
rsi = talib.RSI(close_data)[-1]
if rsi >= rsi_threshold:
continue
# 换手率、大单净量排行
turnover_threshold = (3, 12)
turnover = vol_data[-1] / ts.get_stock_basics().loc[code]['totals']
if turnover <= turnover_threshold[0] or turnover >= turnover_threshold[1]:
continue
net_buy_value = ts.get_sina_dd(code, date='20211223')['net'].sum()
position = ts.major_shareholders(code=code)
if len(position) > 0:
big_holder_net_buy_value_rank = position.iloc[0]['累计增减持']/10000
if net_buy_value > 0 and net_buy_value < big_holder_net_buy_value_rank:
res.append(code)
except Exception as e:
continue
return res
# 选取符合要求的股票
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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