问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、集中度70<20%、RSI小于65。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了价格波动、市场集中度以及股票的强弱程度。振幅大于1可以选出价格波动较大的股票，集中度的限制可以剔除掉市场分散度过高的股票。RSI指标可以判断股票当前强弱情况，低位可作为加仓信号。
有何风险？
该选股策略主要风险如下：
- 忽略了企业的基本面以及其他技术指标，可能选中不具备投资价值的股票。
- RSI指标是一种常用的判断股票强弱程度的指标，但其局限性较大，有可能选出已经过度卖出的股票。
- 对于高度关联的股票，选择集中度过低的股票容易遗漏掉相关的概念股。
如何优化？
为了缓解以上风险，可以考虑以下优化措施：
- 在集中度的选择上，可以根据实际情况进行调整，比如股票流通市值和行业内的占比等。
- 结合其他技术指标和基本面进行筛选，如MACD、MA等。
- 选股策略不是一成不变的，需要根据实际需求和风险承受能力进行调整。
最终的选股逻辑
经过优化后，我们得出了以下完善版的选股逻辑：
- 振幅选择5%以上；
- 市场集中度在20%到70%之间；
- RSI小于65，可以适当放宽到70；
- 结合其他技术指标和基本面进行筛选。
注：以上选股逻辑仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的相关代码：
/* 将具体选股条件填充至筛选公式中 */
SELECT
/* 振幅选择5%以上 */
(high/low-1)>=0.05 AND
/* 市场集中度在20%到70%之间 */
(float_mv/max_circ_mv>=0.2) AND (float_mv/max_circ_mv<=0.7) AND
/* RSI小于65，可以适当放宽到70 */
(RSI(CLOSE,14)<65) AND
/* 结合其他技术指标和基本面进行筛选 */
(MACD(CLOSE,12,26,9)>0 OR PE<20)
ORDER BY amount DESC
Python代码参考
以下是选股策略示例代码：
import tushare as ts
def is_selected(code):
'''
判断股票是否符合选股策略
'''
# 获取股票基本信息
stock_info = ts.get_stock_basics().loc[code]
# 获取股票的RSI指标数据
rsi_data = ts.get_hist_data(code).tail(60).iloc[0:30]['rsi_14']
# 判断股票是否符合条件
if (stock_info['high'] - stock_info['low']) >= 0.05 * stock_info['close'] and (float(stock_info['wfplr'])/float(stock_info['zgb']) >= 0.2) and (float(stock_info['wfplr'])/float(stock_info['zgb']) <= 0.7) and (rsi_data.max() < 70) and (some_other_conditions):
# 客观判断市场热度
some_other_conditions = True
# 判断股票是否符合要求
return some_other_conditions
return False
# 获取符合策略要求的股票列表
selected_stocks = [code for code in ts.get_stock_basics().index if is_selected(code)]
# 根据选股结果进行后续交易操作
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他交易策略
示例代码通过 Tushare 库获取相应的股票数据，结合选股逻辑进行筛选，最终得到符合要求的股票列表。在实际交易中，可根据筛选和排序结果进行后续的操作。
## 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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