问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：rsi小于65，昨日非涨停板，换手率在3%~12%之间的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样采用了RSI指标进行技术面筛选，要求股票昨日非涨停板，并加入换手率进行基本面筛选，要求换手率在3%~12%之间，以考虑股票的市场表现。
有何风险？
股票的市场表现并不完全可以用换手率指标来衡量，受到市场环境和行业影响较大。此外，选股策略具有时效性，选股的结果在当前市场环境下可能是有效的，但可能会出现不同市场环境下表现不佳的情况。
如何优化？
可以加入更多的技术面指标和基本面指标进行筛选，使用多因素模型进行策略优化，同时可以采用机器学习等方法从大量数据中分析选股策略的有效性。此外，需要注意选股策略的时效性，并及时更新。
最终的选股逻辑
选股逻辑：rsi小于65，股票昨日非涨停板，换手率在3%~12%之间。
同花顺指标公式代码参考
C1: BARSLAST(NOT(REF(涨跌幅,1)>=9.9)) >= 1
C2: RSI(CLOSE,14) < 65
C3: (VOL/100)/CAPITAL >= 0.03 AND (VOL/100)/CAPITAL <= 0.12
SELECT IF(C1 AND C2 AND C3, 1, 0)
Python代码参考
import pandas as pd
import akshare as ak
import talib
def get_stock_list():
result_df = pd.DataFrame()
stock_pool = ak.stock_zh_a_spot().astype({'证券代码': 'str', '总市值': 'float', '流通市值': 'float'})
stock_pool = stock_pool[(stock_pool['市值'] > 100000000) & (stock_pool['市值'] < 5000000000)]
for code in stock_pool['证券代码'].tolist():
# 获取股票K线数据
stock_k_data = ak.stock_zh_a_daily(code)
if len(stock_k_data) == 0:
continue
# 筛选昨日非涨停板
if stock_k_data['涨跌幅'].shift(1) >=9.9:
continue
# 判断RSI指标
if stock_k_data['RSI'].iloc[-1] >= 65:
continue
# 判断换手率
turnover_rate = (stock_k_data['成交量'] / 100) / stock_k_data['总市值']
if turnover_rate.iloc[-1] < 0.03 or turnover_rate.iloc[-1] > 0.12:
continue
result_df = result_df.append(stock_k_data, ignore_index=True)
return result_df
## 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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