(iwencai量化)大单净量排行_、昨日竞价换手率大于0

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-31 发布

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、大单净量排行的股票中,选取符合条件的股票。

选股逻辑分析

该选股策略主要是基于技术面和市场行情进行选股,选股逻辑主要考虑了RSI、竞价换手率、大单净量排行等指标的结合筛选,通过这种方式可以筛选出满足特定市场行情下的股票。RSI主要可以衡量股票价格是否超买超卖,竞价换手率则可以反映市场的交易活跃度,大单净量排行反映了市场资金的流向,有利于选股。在进行选股时将这些指标进行搭配筛选,可以提高选股的准确性和可靠性。

有何风险?

该选股策略的RSI指标主要是依靠历史价值来进行判断,没有考虑到极端情况下的收益和风险,同时,策略中对于大单净量排行的选择已经过时,因为大单净量数据并未实时更新,与实际情况可能存在较大偏差。

如何优化?

1.加入更多指标:通过加入更多的指标,如均线、MACD等技术指标,可以更全面地评估股票的趋势和波动性,从而达到更加科学的选股策略。

2.选择实时更新的数据:改变选股的逻辑,使用实时更新的数据来代替大单净量排行,这样可以更真实有效地分析股票的资金流入流出情况,提高选股准确性和可靠性。

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,市值大于50亿元,以及当日流入资金金额大于5亿元的股票为选取对象。

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;

// 市值大于50亿元
CONDITION3 = 股票市值 > 5000000000;

//当日流入资金金额大于5亿元
CONDITION4 = 当日流入资金金额 > 500000000;

// 按大单净量排序
SORT_BY = 按大单净量排行;

// 筛选符合条件且按大单净量排序的股票
SELECT (CONDITION1 AND CONDITION2 AND CONDITION3 AND CONDITION4) ORDER BY SORT_BY DESC;

python代码参考

import datetime
import tushare as ts
import talib

def select_stocks(stocks):
    res = []
    for stock in stocks:
        try:
            k_data = ts.get_k_data(stock, start='1900-01-01', 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
            market_capital = float(ts.get_stock_basics()[ts.get_stock_basics().index == stock]['totals'].values[0]) * float(ts.get_stock_basics()[ts.get_stock_basics().index == stock]['price'].values[0])
            tick_data = ts.get_today_ticks(stock)
            net_inflow = tick_data[tick_data['type'] == '买盘']['amount'].astype(float).sum() - tick_data[tick_data['type'] == '卖盘']['amount'].astype(float).sum()
            if rsi < 65 and turnover > 0.26 and market_capital > 5000000000 and net_inflow > 500000000:
                money = ts.get_realtime_quotes(stock).iloc[0]['amount']
                res.append((float(money), 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的判断。

    ## 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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