问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,rsi小于65,前日实际换手率>3~28。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了股价波动、超买程度和市场流动性，通过筛选出近期成交量较为活跃的股票，来选择有潜在上涨空间的个股。
有何风险？
该选股逻辑的风险在于，实际换手率不能充分代表市场对股票的认可度，特别是在个别股票短期内获得高度关注，成交量暴增的情况下，可能会出现超买超卖的情况。此外，实际换手率也存在一定的滞后性，不能准确地反映当前市场流动性。
如何优化？
可调整实际换手率的范围，结合其他指标如成交额比、资金流向等多重指标，来筛选具备较高上涨概率的个股。同时，可以结合技术图形、基本面分析等综合分析股票的投资价值。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1,rsi小于65,前日实际换手率>3~28，并结合其他技术指标、资金流向以及基本面数据综合选取。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅：(high-low)/ref(close,1)*100>1
- RSI：rsi(N)<65
- 实际换手率：volratio=volume/ref(volume,1)*100, volratio>3 and volratio<28
Python代码参考
# 振幅
amplitude = (high - low) / ref(close, 1) * 100
# RSI
up = max(close - ref(close, 1), 0)
down = abs(close - ref(close, 1))
rs = sma(up, N, 1) / sma(down, N, 1)
rsi = rs / (1 + rs) * 100
# 实际换手率
vol_ratio = volume / ref(volume, 1) * 100
# 选取符合条件的股票
selected_stocks = selector(amplitude > 1, rsi < 65, vol_ratio > 3, vol_ratio < 28)
# 筛选出股票的相对强度并选取强度最强的前20%
rps = (close - sma(close, N)) / sma(close, N)
top20 = int(len(context.selected_stocks) * 0.2)
sorted_stocks = sorted(selected_stocks, key=lambda s: rps.loc[s].iloc[-1], reverse=True)
selected_stocks = sorted_stocks[:top20]
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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