问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：在RSI小于65、主升起动、换手率在3%-12%之间的股票中进行投资。
选股逻辑分析
该选股策略将RSI指标、主升起动和换手率结合进行选股。RSI小于65代表股票处于弱势状态，主升起动是技术分析中的一种形态，通常代表股票正在展开较为强势的行情，而选取适当的换手率则可以保证股票具备足够的市场流动性。结合这些因素可以帮助投资者筛选出具有投资潜力的股票。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 客观数据依赖较大，如RSI指标和换手率等。如果概念板块热度较高或市场不稳定可能影响选股的准确性。
- 主升起动的判断标准并不明确，可能引起判断上的偏差。
- 换手率的选择需要根据不同的投资者风险偏好进行调整。如果选定范围不合理，可能会对股票的买入价和卖出价产生影响。
如何优化？
- 加入其他技术指标，如均线、动量指标等，提高选股的预测准确率，丰富选股因素。
- 定制适合自己的主升起动判断标准，避免出现判断上的偏差。
- 根据不同的投资者风险偏好进行换手率选择，达到风险与收益的平衡。
- 根据不同股票的特性和市场环境的变化，及时调整和修正选股策略。
最终的选股逻辑
在RSI小于65、主升起动、换手率在3%-12%之间的股票中进行投资。
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：
CCI(14)>0 AND RSI(CLOSE, 14)>0 AND RSI(CLOSE, 14)<65 AND
HHV(HIGH, 30) / REF(HHV(HIGH, 30), 1) > 1.05 AND
TURNOVERRATE(20) > 3 AND TURNOVERRATE(20) < 12 AND
...
其中包括CCI指标、RSI指标、主升起动的判断以及换手率的判断。选股前需要自定义换手率的时间周期。
Python代码参考
以下是Python代码示例，仅供参考。
import tushare as ts
import talib
import datetime
def select_stocks():
res = []
# 自选股
stk_concepts = ['300024', '300024']
# 除去停牌、ST、科创板、上市不足6个月的次新股
stk_basics = ts.get_stock_basics()
stk_basics = stk_basics[stk_basics.index.isin(stk_concepts)]
stk_basics = stk_basics[(stk_basics['timeToMarket'] <= 20191231) & (stk_basics['name'].str.contains('ST') == False) & (stk_basics['industry'] != '次新股')]
for idx, row in stk_basics.iterrows():
if row['outstanding'] <= 0 or row['totals'] <= 0:
continue
try:
# 行情数据和人气数据
hist_data = ts.get_k_data(idx, start='2021-01-01', retry_count=3, pause=None)
if hist_data is None or len(hist_data) < 31:
continue
close_data = hist_data['close'].values
high_data = hist_data['high'].values
low_data = hist_data['low'].values
# RSI
rsi_threshold = 65
rsi = talib.RSI(close_data)[-1]
if rsi >= rsi_threshold:
continue
# 主升起动
breakout_threshold = 5
highest_high = talib.MAX(high_data, timeperiod=30)[-1]
highest_high_ref = talib.MAX(high_data, timeperiod=30)[-2]
if highest_high <= highest_high_ref or (highest_high - talib.MIN(low_data, timeperiod=30)[-1]) / close_data[-2] * 100 < breakout_threshold:
continue
# 换手率
turnoverrate_threshold_lower = 3
turnoverrate_threshold_higher = 12
turnoverrate = talib.TURNOVERRATE(hist_data['volume'].values, hist_data['turnover'].values)[-21:-1].mean() / 100
if turnoverrate < turnoverrate_threshold_lower or turnoverrate > turnoverrate_threshold_higher:
continue
# 股票代码、RSI、主升起动、换手率
res.append({'code': idx, 'rsi': rsi, 'breakout': (highest_high - highest_high_ref) / highest_high_ref * 100, 'turnoverrate': turnoverrate})
except Exception as e:
continue
res = sorted(res, key=lambda x: x['rsi'] * x['breakout'] * x['turnoverrate'], reverse=True)
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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