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，并按今日竞价金额排序，选取前5只作为投资标的。
选股逻辑分析
该选股逻辑通过RSI指标选择表现不错的股票，并在流动性方面通过换手率筛选出具有适当流动性的股票。同时，按照今日竞价金额排序，选取前5只股票，可以增加对市场行情较敏感的股票在投资组合中的权重，提高投资效率。
有何风险？
- 选股逻辑对基本面、财务数据等因素未进行详细考虑，可能选择出的股票并不符合基本面的要求。
- 按今日竞价金额排序可能会使筛选结果过于短期化，存在过快换手的风险。
- 仅使用一种排序方式存在一定的主观性，可能无法完全利用市场信息。
如何优化？
- 增加基本面、财务数据等因素的考虑，使选股更全面。
- 加入多种排序方式，如市值、净利润增长率等指标，增加选股效果稳定性。
- 考虑引入机器学习或深度学习等技术，提高选股效率和准确性。
最终的选股逻辑
选取RSI小于65、换手率在3%到12%之间，按照多种排序方式排序并选取前5只股票作为投资标的。
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)
- 换手率：计算公式为当日成交量/平均成交量*100%
- 今日竞价金额：竞价金额 = 股票当前报价 × 股票今日成交量，按照竞价金额从高到低排序即可。
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
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
# RSI
rsi_threshold = 65
rsi = talib.RSI(close_data)[-1]
if rsi >= rsi_threshold:
continue
# 换手率
turnover_threshold = (3, 12)
vol_data = hist_data['volume'].values
turnover = vol_data[-1] / talib.SMA(vol_data, 20)[-1]
if turnover <= turnover_threshold[0] or turnover >= turnover_threshold[1]:
continue
res.append((code, hist_data))
except Exception as e:
continue
# 按照竞价金额进行排序
res = sorted(res, key=lambda x: x[1]['price'] * x[1]['volume'], reverse=True)
res = [x[0] for x in 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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