问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：在RSI小于65、昨日竞价换手率大于0.26、换手率大于2%且小于9%的股票中，选取符合条件的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要是基于技术面和市场行情进行选股，选股逻辑主要考虑了RSI、竞价换手率、换手率等指标的结合筛选，通过这种方式可以筛选出满足特定市场行情下的股票。RSI主要可以衡量股票价格是否超买超卖，竞价换手率则可以反映市场的交易活跃度，换手率反映了股票的流动性，有利于选股。在进行选股时将这些指标进行搭配筛选，可以提高选股的准确性和可靠性。
有何风险？
该选股策略的RSI指标主要是依靠历史价值来进行判断，没有考虑到极端情况下的收益和风险。另外，策略中对于换手率的一个确定的范围选择未必是合理或可验证的。因此，需要根据具体情况进行自我验证。
如何优化？
1.加入更多指标：通过加入更多的指标，如均线、MACD等技术指标，可以更全面地评估股票的趋势和波动性，从而达到更加科学的选股策略。
2.增加样本规模：增加股票池的规模，可以提高整体样本的代表性。同时，要根据具体市场行情和股票风险水平进行有效的调整。
最终的选股逻辑
选股标准为RSI小于65、昨日竞价换手率大于0.26，换手率大于2%且小于9%的股票为选取对象。
同花顺指标公式代码参考
// RSI小于65
CONDITION1 = RSI(C,14) < 65;
// 昨日竞价换手率大于0.26
CONDITION2 = Turnover > 0.26;
// 换手率大于2%且小于9%
CONDITION3 = (Vol/资金流入) > 0.02 AND (Vol/资金流入) < 0.09;
// 按净额排名
SORT_BY = ASC(净额);
// 筛选符合条件且按净额排名的股票
SELECT (CONDITION1 AND CONDITION2 AND CONDITION3) ORDER BY SORT_BY;
python代码参考
import datetime
import tushare as ts
import talib
def select_stocks(stocks):
res = []
for stock in stocks:
try:
k_data = ts.get_k_data(stock, start='1900-01-01', end=datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'))
rsi = talib.RSI(k_data['close'].astype(float).values, timeperiod=14)[-1]
turnover = k_data['turnover'].astype(float).values[-2] / 100
tick_data = ts.get_today_ticks(stock)
net_inflow = tick_data[tick_data['type'] == '买盘']['amount'].astype(float).sum() - tick_data[tick_data['type'] == '卖盘']['amount'].astype(float).sum()
vol = tick_data['volume'].astype(float).sum() / 100
if rsi < 65 and turnover > 0.26 and vol / net_inflow > 0.02 and vol / net_inflow < 0.09:
money = ts.get_realtime_quotes(stock).iloc[0]['amount']
res.append((float(money), stock))
except:
continue
res.sort(reverse=True)
return [i[1] for i in res]
stocks = ts.get_stock_basics().index
res = select_stocks(stocks)
print(res)
注意：在实际代码中可能需要对于数据类型和异常进行额外的判断。
## 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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