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、机器人概念且流通市值小于100亿的条件下进行选股。
选股逻辑分析
该选股策略在技术指标和市场情绪的基础上，加入了机器人概念和流通市值的限制。RSI小于65代表股票存在一定的安全边际，昨日竞价换手率大于0.26代表市场对该股看好程度较高，机器人概念代表该股具有投资价值和发展空间，流通市值小于100亿则代表该股相对较小，具有投机价值。同时，流通市值的限制可以减少操纵风险和做空风险等。
有何风险？
该选股策略的风险在于，机器人概念过于宽泛，难以准确定义和判断，也可能排除一些具有投资价值的企业。流通市值小于100亿，可能筛选到一些质量较差的企业，具有一定风险。
如何优化？
1.更科学的机器人概念定义：可以对机器人概念进行更细致的定义和判断，例如从企业生产和经营等多方面来反映。
2.加入其他财务指标或分析明细：可以加入其他财务分析指标，如市盈率、市净率等，从更多维度来衡量企业的价值。
3.更科学的流通市值分类：可以根据不同的行业和市场情况，来科学分类流通市值的大小，并根据分类结果进行选股。
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、机器人概念且流通市值小于100亿。
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;
// 机器人概念
CONDITION3 = (LEFT(GBK2UTF8('Concepts'), 6) = '机器人');
// 流通市值小于100亿
CONDITION4 = (CIRC_MC < 10000000000);
// 选取符合条件的股票
SELECT (CONDITION1 AND CONDITION2 AND CONDITION3 AND CONDITION4);
python代码参考
import tushare as ts
import talib as ta
def select_stocks(stocks):
res = []
for stock in stocks:
try:
if stock.startswith('60') and stock[0:6] != '600000': # 排除北京的A股企业
continue
info = ts.get_stock_basics().loc[stock]
if info['circulating_a'] * info['pe'] > 10000000000: # 流通市值 > 100亿，筛选条件
continue
if '机器人' not in ts.get_concept_classified().loc[stock]['c_name']: # 筛选机器人概念
continue
price_data = ts.get_hist_data(stock, start='2020-01-01')
turnover = price_data['volume'].sum() / info['circulating_a']
if turnover < 0.26: # 筛选昨日竞价换手率
continue
rsi_data = ta.RSI(price_data['close'].values, timeperiod=14)
if rsi_data[-1] > 65: # 筛选RSI的值
continue
res.append((ts.get_realtime_quotes(stock).loc[0]['price'], 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判断。对于无法用tushare查询到的数据，可以使用信息披露网站或者其他数据源查询。
## 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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