问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选取RSI小于65、PE大于0，换手率在2%~9%之间的股票。
选股逻辑分析
该策略在技术面加入了RSI指标的考量，同时对市场基本面PE指标的要求进行了约束，进一步增加了流动性的考虑，以换手率的范围作为筛选标准，相对较高的换手率有利于市场的流动性和股票买卖的成本。
有何风险？
此策略可能会因为缺乏对市场模式和趋势的大量考量而导致选股过于依赖技术面和基本面指标，而忽略了市场的整体情况，存在市场不稳定性以及行业波动带来的不确定性。
如何优化？
可以考虑加入市场热度指标，比如市场情绪或者市场波动等；同时可以增加基本面其他指标，如财务数据等多个指标进行综合考量，以提高策略的可靠性和精度。
最终的选股逻辑
基于RSI、PE以及换手率的选股策略，选取RSI小于65、PE大于0，且换手率在2%~9%之间的股票。
同花顺指标公式代码参考
- RSI指标:REF(CAS(CLOSE,1),1),6)/EMA(C,6)*100
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def get_stock_list(rsi_threshold=65, pe_threshold=0, turnover_lower=0.02, turnover_upper=0.09, top_n=10):
stock_list = pd.DataFrame(columns=['股票代码', '名称'])
stock_data = ts.get_today_all()
for _, row in stock_data.iterrows():
symbol = row['code']
name = row['name']
hist_data = ts.get_hist_data(symbol)
if hist_data is None:
continue
if hist_data['p_change'].iloc[-1] > rsi_threshold:
continue
pe = hist_data['turnover'].iloc[-1]/vol/ts.get_stock_basics().loc[symbol]['totals']
if pe < pe_threshold:
continue
turnover_rate = hist_data['turnover'].iloc[-1]/100
if turnover_rate < turnover_lower or turnover_rate > turnover_upper:
continue
stock_list = stock_list.append({'股票代码':symbol, '名称':name}, ignore_index=True)
return stock_list.head(top_n)
## 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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