问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI小于65、换手率3%-12%、今日增仓占比大于5%。该选股策略基于技术指标和市场行情，通过RSI指标判断市场情绪、换手率评估成交活跃度、今日增仓占比评估股票流通性，筛选符合条件的个股。
选股逻辑分析
该选股策略基于以下因素：
- RSI指标小于65，市场情绪相对平稳，分散风险；
- 换手率限制在3%-12%，成交活跃度适中；
- 今日增仓占比大于5%，流通性良好，易于买卖。该选股策略通过综合考虑技术指标和市场行情，寻找符合条件且易于交易的个股。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 过分追求今日增仓占比，可能忽略其他重要因素；
- 排除换手率超过12%和RSI超过65的股票，会忽略某些有潜力的股票；
- 市场流动性可能突发变化，导致选股策略的准确性受到影响。
如何优化？
为了提高该选股策略的有效性和准确性，可以考虑以下因素：
- 细化市场行情，进一步分析增仓占比与股票流通性之间的关系；
- 综合考虑市场风格，加入如成长性、价值性等因素；
- 结合其他行情指标，如板块、资金流向等，加强选股策略的综合性和确定性。
最终的选股逻辑
选股条件为：RSI小于65、换手率3%-12%、今日增仓占比大于5%。该选股策略基于技术指标、市场行情和其他行情指标，选出易于交易、成交活跃度适中、市场情绪较为平稳且具有股价上升趋势的个股。
以下是同花顺指标公式代码参考：
- RSI指标：RSI(CLOSE, 14)；
- 换手率指标：VOL/TOT_VOL；
- 增仓占比指标：(VOL - PREV_VOL)/PREV_VOL；
- 或：((VOL/TOT_VOL) - (PREV_VOL/TOT_VOL)) / (PREV_VOL/TOT_VOL)。
以下是Python代码实现该选股策略：
import tushare as ts
import pandas as pd
# 定义选股条件
def condition(stock):
# RSI指标小于65
df = ts.get_k_data(stock)
if df.empty:
return False
close = df["close"].values
rsi = ta.RSI(close, timeperiod=14)
if rsi[-1] > 65:
return False
# 换手率限制在3%-12%
vol = df["volume"].values[-1]
tot_vol = ts.get_stock_basics().loc[stock]["totals"] * 10000
if vol/tot_vol < 0.03 or vol/tot_vol > 0.12:
return False
# 今日增仓占比大于5%
df = ts.get_today_ticks(stock)
if df.empty:
return False
vol = df["volume"].sum()
prev_vol = df["volume"].values[-1]
if (vol - prev_vol) / prev_vol <= 0.05:
return False
return True
# 获取所有A股股票列表
stocks = ts.get_stock_basics().index.tolist()
selected_stocks = filter(condition, stocks)
# 打印符合条件的股票代码和名称
for stock in selected_stocks:
print(stock, ts.get_stock_basics().loc[stock]["name"])
## 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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