问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：在RSI小于65、主升起动、近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10的股票中，选取该股票作为投资标的。
选股逻辑分析
该选股策略除了将RSI、主升起动等技术指标作为选股条件，还加入了近期的交易数据。选股策略侧重于技术面分析，尤其是从涨幅这一角度来寻找短期买入机会。此策略适用于短期投资或者短线交易策略。
有何风险？
- 趋势变化的风险。本策略过于注重短期涨幅，并且没有加入止损等风险管理措施，容易因为市场突发事件而导致持仓亏损；
- 过度依赖技术面指标的风险。由于机器学习算法本身就容易过拟合，如果仅仅接受技术面指标数据，则有可能出现选股误差，导致业绩不佳。
如何优化？
- 将短期的涨幅和中长期的趋势相结合，形成全面的选股策略；
- 加入基本面分析，例如更具细节的财务数据分析、行业分析等，以便发现高质量的标的；
- 模型训练时，可以合理设置参数、样本数量和训练周期，降低过拟合的风险；
- 加强对市场风险的认知，并制定有效的风险管理措施，例如加入止损、分散持仓等。
最终的选股逻辑
在RSI小于65、主升起动、近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10的股票中，选取该股票作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
以下是选股策略中使用的同花顺指标公式代码：
// RSI小于65
RSI(CLOSE,14) < 65
// 主升起动
HHV(HIGH,30) == REF(HHV(HIGH,30),1) AND
LLV(LOW,30) == REF(LLV(LOW,30),1)
// 近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10
COUNT(IF(CLOSE/REF(CLOSE,1)>=1.10,1,0),25)>0
Python代码参考
以下是Python代码示例，仅供参考。
import tushare as ts
import datetime
import talib
def select_stocks():
res = []
# 自选股
stk_concepts = ['300024', '300024']
# 除去停牌、ST、科创板、上市不足6个月的新股
stk_basics = ts.get_stock_basics()
stk_basics = stk_basics[stk_basics.index.isin(stk_concepts)]
today_dt = datetime.datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')
stk_basics = stk_basics[(stk_basics['timeToMarket'] <= (today_dt - datetime.timedelta(days=120).strftime('%Y%m%d'))) & ((stk_basics['name'].str.contains('ST') == False) | (stk_basics['name'].str.contains('XD') == True)) & (stk_basics['market'] != '科创板')]
for idx, row in stk_basics.iterrows():
if row['outstanding'] <= 0 or row['totals'] <= 0 or row['circulating'] <= 0:
continue
try:
# 公司市值和盈利数据
mcap = row['totals'] * row['price']
profit = row['esp'] * row['bvps']
# 行情数据
hist_data = ts.get_k_data(idx, index=True, start='2020-01-01', retry_count=3, pause=None)
if hist_data is None or len(hist_data) < 31:
continue
# RSI小于65
rsi_threshold = 65
rsi = talib.RSI(hist_data['close'].values)[-1]
if rsi >= rsi_threshold:
continue
# 主升起动
highest_high = talib.MAX(hist_data['high'].values, timeperiod=30)[-1]
lowest_low = talib.MIN(hist_data['low'].values, timeperiod=30)[-1]
highest_high_ref = talib.MAX(hist_data['high'].values, timeperiod=30)[-2]
lowest_low_ref = talib.MIN(hist_data['low'].values, timeperiod=30)[-2]
if highest_high != highest_high_ref or lowest_low != lowest_low_ref:
continue
# 近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10
if sum(hist_data['close'].pct_change() >= 0.1) == 0:
continue
res.append({'code': idx})
except Exception:
continue
return [x['code'] for x in res]
res = select_stocks()
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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