问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选择RSI小于65的股票，企业性质优秀，换手率在2%到9%之间。
选股逻辑分析
该选股逻辑考虑到了技术指标、基本面因素以及市场交易活力。换手率能够反映股票的流动性和市场活力。在这一选股逻辑中，选出的股票更有可能是处于价值与成长的交汇点，且存在交易机会的股票。
有何风险？
换手率不一定能够真正反映出一只股票的投资价值。有时候市场交易的热度只是暂时的，不能够说明真正的投资价值。因此，在选择股票时需要综合考虑更多的因素。
如何优化？
可以在综合考虑RSI指标、企业性质和换手率的基础上，增加其他因素如市值和成长性等指标，以更全面地了解企业的财务状况和成长性。此外，应加入对股票技术形态的基本分析，避免投资机会的快进快出。最好配合自己的投资风格而研究不同的指标与组合。
最终的选股逻辑
选股逻辑：选择RSI小于65的股票，企业性质优秀，换手率在2%到9%之间。
同花顺指标公式代码参考
- RSI小于65：RSI(CLOSE,14)<65
- 企业性质：需根据具体情况进行筛选。
- 换手率：VOL/(CAPITAL10000)>=2 AND VOL/(CAPITAL10000)<=9
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
import talib
# 连接tushare并获取股票基本信息
token = 'token'
pro = ts.pro_api(token)
basic = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')
# 初始化筛选条件
rsi = 65
turnover_rate_min = 2
turnover_rate_max = 9
# 遍历每支股票
result = []
for code in basic['ts_code']:
# 获取日线行情数据并计算RSI指标
data = pro.daily(ts_code=code)
close = data['close'].values.astype(float)
rsi_data = talib.RSI(close, timeperiod=14)
# 判断是否符合条件
turnover_rate = data['vol'].sum() / (data['total_share']*10000).values[-1]
if rsi_data[-1] < rsi and turnover_rate >= turnover_rate_min and turnover_rate <= turnover_rate_max:
result.append([code, basic[basic['ts_code'] == code].iloc[0]['name']])
# 输出结果
result_df = pd.DataFrame(result, columns=['代码', '名称'])
result_df.to_excel('result.xlsx', index=False)
## 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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