问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选择RSI小于65的股票，规模在2亿以上，换手率在2%到9%之间的股票。
选股逻辑分析
该选股策略同时考虑了市场情绪、基本面和流动性，其中规模反映了基本面和资本市场的联动性，换手率反映了流动性的特征。RSI小于65的技术指标反映短期市场情绪偏弱，选股具有一定的防御性。通过换手率的限制，可以选出流动性较好的股票，减少因交易风险导致的收益损失。
有何风险？
该选股逻辑存在以下几个方面的风险：
- 该选股逻辑在考虑市场情绪和流动性的同时，没有精细的考虑基本面指标，可能会忽略优质资产的投资机会；
- 换手率的限制可能会导致低换手率的优质资产被筛掉，而高换手率的股票在市场波动时存在较大的风险。
如何优化？
在保证选股逻辑和风险控制的前提下，可以考虑增加其他技术形态指标如顶部信号、底部信号等，以及相应的基本面指标如市盈率等，综合建立更加完善的选股逻辑。同时可以根据市场变化动态调整换手率的限制区间，以适应市场环境的变化。
最终的选股逻辑
筛选出RSI小于65的股票，规模在2亿以上，换手率在2%到9%之间的股票。
同花顺指标公式代码参考
MKT_CAP >= 200000000 AND RSI(CLOSE, 14) < 65 AND TURNOVER_RATIO > 0.02 AND TURNOVER_RATIO < 0.09 AND ... (其他细节保留)
python代码参考
from jqdata import *
import talib
# 获取选股结果
def select_stocks(context):
# 获取所有股票的技术形态和基本面信息
all_tech = history_bars(context.universe, 10, '1d', ['close'])
all_info = get_fundamentals(query(valuation, indicator, stockcode).filter(
valuation.circulating_market_cap >= 2e8,
indicator.turnover_ratio > 0.02,
indicator.turnover_ratio < 0.09
))
# 筛选RSI小于65
selected_stocks = all_info.loc[all_info['stockcode'].isin(all_tech.columns)]
selected_stocks = selected_stocks.loc[talib.RSI(all_tech['close'], timeperiod=14).iloc[-1] < 65]
return list(selected_stocks.index)
# 注册选股函数
m = M.instruments(v['margin'])
m.add_strategy(select_stocks, force=True)
## 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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