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%到12%之间、非ST股票，以及在当天10点之前涨停、连续涨停、中间无跌停的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
该选股策略综合运用了技术和市场情况两方面的因素：其中技术面采用RSI指标和换手率进行股票筛选，市场情况运用了短期涨停板和连续涨停板等股票特征，旨在发掘出潜在的上涨空间更大的股票。
有何风险？
- 选股策略具有一定的主观性，操作不当可能会导致无法达成预期投资目标；
- 涨停板和连续涨停板与市场情况紧密相关，其运用可能会出现局限性，长期来看可能不稳定；
- 该策略容易受到市场整体情况的影响，市场波动可能会对投资标的带来不利影响。
如何优化？
- 可适当加入其他技术指标，例如KD指标、MACD指标等，以综合考虑股票的技术性能；
- 考虑并厘清其他市场因素对股票价格产生的影响，以更加全面的视角进行选股；
- 加强对数据质量的监管，确保选股所使用的数据来源和计算准确性，降低数据缺失或失真的风险。
最终的选股逻辑
选取RSI小于65、换手率在3%到12%之间、非ST股票，以及当天10点之前涨停、连续涨停、中间无跌停的股票作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
- RSI：RSI(CLOSE, N=14)，其中CLOSE为股价收盘价，N为计算周期，例如RSI(CLOSE, 14)
- 涨停板：CLOSE == MAX(CLOSE, LIMITUP)，其中CLOSE和LIMITUP分别为收盘价和最大涨停价；
- 跌停板：CLOSE == MIN(CLOSE, LIMITDOWN)，其中CLOSE和LIMITDOWN分别为收盘价和最大跌停价。
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(n):
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
close_data = hist_data['close'].values
vol_data = hist_data['volume'].values
# RSI
rsi_threshold = 65
rsi = talib.RSI(close_data)[-1]
if rsi >= rsi_threshold:
continue
# 换手率
turnover_threshold = (3, 12)
turnover = vol_data[-1] / talib.SMA(vol_data, 20)[-1]
if turnover <= turnover_threshold[0] or turnover >= turnover_threshold[1]:
continue
# ST判断
if code.startswith('ST'):
continue
# 涨停三连板
hist_data_t = ts.get_today_ticks(code)
if hist_data_t is not None and len(hist_data_t) >= 3:
hist_data_t['p_change'] = hist_data_t['price'].pct_change()
if all(hist_data_t.iloc[-3:]['p_change'] > 0):
continue
if any(hist_data_t.iloc[-3:]['p_change'] <= -0.097):
continue
# 当天早盘涨停
if hist_data_t is not None and hist_data_t.iloc[-1]['price'] == ts.get_today_all()[ts.get_today_all().code == code]['high'].values[0]:
continue
res.append(code)
except Exception as e:
continue
res = res[:n]
return res
# 选取前5个符合要求的股票
res = select_stocks(5)
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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