问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：在RSI小于65、昨日竞价换手率大于0.26、并且DEA线上涨的情况下，选取该股票作为投资标的。
选股逻辑分析
该选股策略同样依据技术面指标进行分析，选取RSI小于65、昨日竞价换手率大于0.26，同时选取DEA线上涨的股票。其中，RSI和竞价换手率反映了股票的市场表现和关注度，而DEA线则体现了股票快速上升的价值，验证了股票走势的可持续性。
有何风险？
- 该选股策略只考虑了单一的技术面指标进行筛选，未考虑到其他重要的价值和基本面因素，容易选择到一些估值高、基本面不稳定的公司。
- 在技术面数据的筛选方面，DEA线未必适用于所有股票，也有可能出现阶段性上涨和回落的情况。
如何优化？
- 可以引入其他的技术面和基本面指标，如股息率、市净率、PE等，进行综合分析。
- 可以结合行业特征和现状，对选出来的股票进行分类和分析，更有针对性地选取未来潜力股票。
- 可以引入其他的技术面指标，如MACD、KDJ等多维度分析股票走势，更准确地判断公司的价值和未来趋势。
最终的选股逻辑
基于技术面指标，选取RSI小于65、昨日竞价换手率大于0.26，同时DEA线上涨的股票，作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
以下是选股策略中使用的同花顺指标公式代码：
// RSI小于65
RSI(CLOSE, 14) < 65
// 昨日竞价换手率大于0.26
CHANGE_RATE(PERIOD=DAY) > 0.26
// DEA上涨
EDEAF>REF(DEA,L)})*DIF
Python代码参考
以下是Python代码示例，仅供参考。
import tushare as ts
import datetime
import numpy as np
import pandas as pd
import talib
def select_stocks():
res = []
# 股票池 - 自选股池
stk_concepts = ['300024', '300024']
# 过滤掉停牌、ST股票的股票
stk_basics = ts.get_stock_basics()
stk_basics = stk_basics[stk_basics.index.isin(stk_concepts)]
today_dt = datetime.datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')
stk_basics = stk_basics[(stk_basics['timeToMarket'] <= (today_dt - datetime.timedelta(days=5*365).strftime('%Y%m%d'))) & ((stk_basics['name'].str.contains('ST') == False) | (stk_basics['name'].str.contains('XD') == True))]
for idx, row in stk_basics.iterrows():
if row['outstanding'] <= 0 or row['totals'] <= 0 or row['circulating'] <= 0 or row['pe'] <= 0 or row['pb'] <= 0:
continue
try:
# 行情数据
hist_data = ts.get_hist_data(idx, start='2021-01-01')
if hist_data is None or len(hist_data) < 2:
continue
# RSI小于65
rsi_threshold = 65
rsi = talib.RSI(hist_data['close'].values)[-1]
if rsi >= rsi_threshold:
continue
# 昨日竞价换手率大于0.26
jg_change_rate_threshold = 0.26
jg_change_rate = hist_data.iloc[-2]['change'] / hist_data.iloc[-2]['close']
if jg_change_rate <= jg_change_rate_threshold:
continue
# DEA上涨
dea_threshold = 0
dif, dea, macd = talib.MACD(hist_data['close'].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if not ((dea[-1] - dea[0]) > 0 and (dif[-1] > dea[-1])):
continue
res.append({'code': idx})
except Exception:
continue
return [x['code'] for x in res]
res = select_stocks()
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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