问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选取RSI小于65、换手率在3%到12%之间、今日上涨幅度大于1%的主板股票作为投资标的。
选股逻辑分析
选取RSI和换手率作为技术指标，综合考虑了价格表现和市场成交情况，符合价值投资策略。在此基础上加入今日上涨幅度的条件，筛选出市场表现良好的公司，进一步降低投资风险，符合动量投资策略。选股逻辑更加严谨，在考虑公司基本面的同时，也关注了市场热度和投资人心理预期。
有何风险？
- 过分强调市场情绪和技术指标，忽略了公司基本面、行业前景等其他因素的影响。
- 选股逻辑过于依赖过去股价涨跌表现，对尚未开发出的公司和行业缺乏投资机会。
如何优化？
- 选股时需综合考虑市场热度、公司基本面、行业前景等因素，建立起符合自身投资理念的综合性选股模型。
- 提高选股策略的灵活性，随时根据市场、经济变化和自身经验进行修改和调整，而不是一成不变地套用固定的选股逻辑。
- 在选股的过程中，注意加入自己对公司经营状况、行业现状和趋势的分析，避免盲目跟风。
最终的选股逻辑
选取RSI小于65、换手率在3%到12%之间、今日上涨幅度大于1%的主板股票作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
- RSI: RSI(CLOSE, N)， N为周期，例如RSI(CLOSE, 14)
- 换手率: (VOL/SMA(VOL,20))， VOL为成交量，SMA(VOL,20)为20日平均成交量。
- 今日上涨幅度: ((CLOSE-CLOSE[1])/CLOSE[1])，CLOSE为今日收盘价，CLOSE[1]为昨日收盘价。
Python代码参考
以下是Python代码示例，仅供参考。
import tushare as ts
import talib
def select_stocks(n):
res = []
for code in ts.get_stock_basics().index:
try:
# 行情及指标数据
hist_data = ts.get_hist_data(code)
if hist_data is None:
continue
close_data = hist_data['close'].values
vol_data = hist_data['volume'].values
# RSI
rsi_threshold = 65
rsi = talib.RSI(close_data)[-1]
if rsi >= rsi_threshold:
continue
# 换手率
turnover_threshold = (3, 12)
turnover = vol_data[-1] / talib.SMA(vol_data, 20)[-1]
if turnover <= turnover_threshold[0] or turnover >= turnover_threshold[1]:
continue
# 今日上涨幅度
up_threshold = 0.01
up = (close_data[-1] - close_data[-2]) / close_data[-2]
if up <= up_threshold:
continue
# 是否为主板股票
info = ts.get_stock_basics()
board = info.loc[code]['classtk']
if board != '主板':
continue
res.append(code)
except Exception as e:
continue
res = res[:n]
return res
# 选取前10个符合要求的股票
res = select_stocks(10)
print(res)
注：在使用该代码时，请遵守国家法律法规和相关规定，严禁私自开展证券投资活动，自行承担相应风险。
## 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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