问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI小于65、换手率3%-12%、MACD零轴以上。该选股策略基于技术指标，通过RSI指标判断市场情绪、换手率评估成交活跃度、MACD指标评估股票股价走势，筛选符合条件的个股。
选股逻辑分析
该选股策略基于以下因素：
- RSI指标小于65，市场情绪相对平稳，分散风险；
- 换手率限制在3%-12%，成交活跃度适中；
- MACD零轴以上，股价走势上升趋势明显。该选股策略通过综合考虑技术指标，寻找符合条件且股价走势明显的个股。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- MACD指标具有滞后性，该策略可能较为迟钝；
- 排除换手率超过12%和RSI超过65的股票，会忽略某些有潜力的股票。
如何优化？
为了提高该选股策略的有效性和准确性，可以考虑以下因素：
- 加入其他指标，如BOLL、KDJ等，综合评估股票的走势；
- 调整换手率限制，酌情根据市场情况调整上下限，避免忽略高成交股票；
- 结合公司业绩、行业前景等基本面因素，对选股进行综合考虑。
最终的选股逻辑
选股条件为：RSI小于65、换手率3%-12%、MACD零轴以上。该选股策略基于技术指标和基本面数据综合判断，选出成交活跃度适中、市场情绪较为平稳且具有股价上升趋势的个股。
以下是同花顺指标公式代码参考：
- RSI指标：RSI(CLOSE, 14)；
- 换手率指标：VOL/TOT_VOL；
- MACD指标：MACD(CLOSE, 12, 26, 9)，DIFF和DEA的值分别为：
import talib as ta diff, dea, _ = ta.MACD(close, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
以下是Python代码实现该选股策略：
import tushare as ts
import talib as ta
# 定义选股条件
def condition(stock):
# RSI指标小于65
df = ts.get_k_data(stock)
if df.empty:
return False
close = df["close"].values
rsi = ta.RSI(close, timeperiod=14)
if rsi[-1] > 65:
return False
# 换手率限制在3%-12%
vol = df["volume"].values[-1]
tot_vol = ts.get_stock_basics().loc[stock]["totals"] * 10000
if vol/tot_vol < 0.03 or vol/tot_vol > 0.12:
return False
# MACD指标零轴以上
macd, signal, _ = ta.MACD(close, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if macd[-1] <= 0 or signal[-1] <= 0:
return False
return True
# 获取所有A股股票列表
stocks = ts.get_stock_basics().index.tolist()
selected_stocks = filter(condition, stocks)
# 打印符合条件的股票代码和名称
for stock in selected_stocks:
print(stock, ts.get_stock_basics().loc[stock]["name"])
## 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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