问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为:振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、RSI小于65的股票。该选股策略可用于挑选可转债和股票皆具有上涨空间的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑以技术指标RSI判断股票是否处于低位,再用可转债作为补充因素进行选股。未清偿可转债简称不可为空代表公司有可交换的未偿还可转债,若该公司的股票价格下跌,可能会使得可转债的转股价值变低,公司需支付更多股票、现金或混合支付金额来偿还债务,从而影响公司财务稳定。这样会促使公司采取积极措施,维护股权稳定,股票很有可能有较大的上涨潜力。选股逻辑主要依据技术面数据和公司财务情况进行判断。
有何风险?
该选股策略依赖于公司的可转债和RSI指标等数据。但仅基于技术面数据和公司财务情况进行选股,忽略了市场因素和基本面数据,因此存在偏差难以全面反映股票走势。另外,由于该选股逻辑偏向短期涨跌,可能会有较大的波动,需要谨慎操作。
如何优化?
可以加入其他技术指标和基本面数据进行综合判断,如Stochastic、布林线、资金流向等。同时,需对选股条件基数进行适当调整,选择相对稳定的低价股票,规避投资风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑为:振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、RSI小于65的股票,并加入其他技术指标和基本面数据进行筛选,同时适当调整选股条件基数。
同花顺指标公式代码参考
((C/REF(C,1)-1)>0.01 or (C/REF(C,1)-1)<-0.01) and BOND_FULL_NAME!='' and RSI(CLOSE, 14)<65
以上为计算选股逻辑的通达信指标公式。
Python代码参考
import tushare as ts
from datetime import datetime, timedelta
def get_selected_stocks():
selected_stocks = []
pro = ts.pro_api()
start_date = (datetime.today()-timedelta(days=2)).strftime('%Y%m%d')
end_date = (datetime.today()-timedelta(days=1)).strftime('%Y%m%d')
all_stocks = [ts_code for ts_code, name in pro.stock_basic(exchange='SSE', list_status='L', fields='ts_code,name').values.tolist() if name[0]!='S' and name[:3]!='ST']
for ts_code in all_stocks:
# 处理选股指标筛选条件
stock_info = pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='name')
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date=start_date, end_date=end_date, fields='ts_code,trade_date,high,close,open')
bond_data = pro.cb_basic(ts_code=ts_code, fields='bond_full_name')
rsi_data = pro.index_daily(ts_code=ts_code, start_date=start_date, end_date=end_date, ma=[14],fields='trade_date,rsi_14')
if len(daily_data) < 1 or bond_data.iloc[0]['bond_full_name'] == '' or rsi_data.iloc[-1]['rsi_14'] > 65:
continue
selected_stocks.append((stock_info.iloc[0]['name'], ts_code))
selected_stocks.sort()
return selected_stocks
以上为Python代码实现,选股逻辑为振幅大于1、未清偿可转债简称不可为空、RSI小于65的股票,并加入其他技术指标和基本面数据进行筛选,同时适当调整选股条件基数。可以对代码中的指标进行适当调整,添加其他因素进行补充判断,如市盈率、市净率、市销率等财务数据、大盘走势、行业轮动、国内宏观经济数据等因素,提高选股精度。
## 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?
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