问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：rsi小于65，股票上市时间大于1年，近25个交易日内有单日涨幅大于等于10%。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样采用了RSI指标作为技术面的指标，要求股票上市时间大于1年，以筛选出相对成熟的企业。同时，要求近25个交易日内有单日涨幅大于等于10%，即挖掘近期涨势较好的股票。
有何风险？
该选股逻辑同样存在主观性，特别是对于近25个交易日内的单日涨幅的判断，可能会存在判断错误的风险。同时，由于该逻辑只考虑技术面，没有考虑基本面等因素，可能会导致选出的股票存在较高的风险。
如何优化？
可以增加其他指标，如均线、MACD指标等，综合考虑股票的技术面和基本面，提升策略的效果和稳定性。同时，可以采用机器学习等方法来优化选股逻辑，提高选股的准确率和稳定性。
最终的选股逻辑
选股逻辑：rsi小于65，股票上市时间大于1年，近25个交易日内有单日涨幅大于等于10%，市值在100亿以内。
同花顺指标公式代码参考
C1: MAINBORADINFO(1) == 1 AND ZuiXinJia >=5 AND BJSFLAG == 0 AND ZSZ >= 1 AND ZSZ <=100
C2: BARSLAST(C1) >= 240
C3: RSI(CLOSE,14) < 65
C4: SUM(MAX((CLOSE/REF(CLOSE, 1)-1), 0), 25) > 10
SELECT IF(C1 AND C2 AND C3 AND C4, 1, 0)
Python代码参考
import pandas as pd
import akshare as ak
import talib
def get_stock_list():
result_df = pd.DataFrame()
stock_pool = ak.stock_zh_a_spot().astype({'证券代码':'str', '总市值':'float', '流通市值':'float', 'CiPanGaiNian':'str'})['证券代码', '名称', '最新价', '总市值', '流通市值', '市盈率', '市净率', 'CiPanGaiNian'].copy()
stock_pool = stock_pool[(stock_pool['市值'] > 100000000) & (stock_pool['市值'] < 10000000000)]
stock_pool.rename(columns={"名称": "name", "市盈率": "pe", "市净率": "pb", "CiPanGaiNian": "concept"}, inplace=True)
for code in stock_pool['证券代码'].tolist():
# 获取股票K线数据
stock_k_data = ak.stock_zh_a_daily(code)
if len(stock_k_data) == 0:
continue
if stock_k_data['是否上市'].iloc[0] <= 1:
continue
# 判断近25个交易日单日涨幅大于等于10%
if stock_k_data['收盘价'].iloc[-25:].pct_change().max() < 0.1:
continue
# 计算RSI指标
rsi = talib.RSI(stock_k_data['收盘价'], timeperiod=14)
if rsi[-1] > 65:
continue
recent_price = ak.stock_zh_a_spot_em(code)['最新价'][0]
if recent_price >= 5:
if (recent_price - stock_k_data['收盘价'].iloc[-1]) / recent_price < -0.05:
continue
result_df = result_df.append(stock_k_data, ignore_index=True)
result_df['rsi'] = talib.RSI(result_df['收盘价'], timeperiod=14)
result_df = result_df[result_df['rsi'] < 65]
result_df = result_df[result_df['市值'] < 10000000000]
return result_df
## 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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