问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：在RSI小于65、今日增仓占比大于5%、近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10的范围内进行投资。
选股逻辑分析
该选股策略将RSI指标、今日增仓占比和近25个交易日单日涨幅结合运用进行选股。RSI小于65代表股票处于弱势状态，今日增仓占比大于5%代表市场资金流入较多，近25个交易日单日涨幅大于等于百分之10代表股票处于短期强势状态。这些指标的结合可以帮助投资者筛选出底部良好、短期强势的股票，具有较好的投资机会。
有何风险？
该选股逻辑可能存在以下风险：
- 忽略了股票基本面和其他技术指标的因素，可能对股票的投资价值进行不全面的评估。
- 近25个交易日单日涨幅指标对于不同股票数量可能存在不均匀的问题，具有一定主观性。
- 选股结果过于集中于一定的股票，可能造成投资组合不够分散。
如何优化？
- 可以加入更多的基本面因素和其他技术指标，提高选股精度。
- 可以对近25个交易日单日涨幅进行动态调整，使得选股更加合理和客观。
- 可以加入更多的过滤条件来确保投资组合的分散化，提高整体风险控制能力。
最终的选股逻辑
在RSI小于65、今日增仓占比大于5%、近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10的范围内进行投资。
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：
AND (
C>MA(C,60) AND
C>MA(C,250) AND
VOL>=50000 AND
RSI(CLOSE,14)<65 AND
VOL/REF(VOL,1)>=1.5 AND
ABS((CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1))>=0.1 AND
COUNT(ABS((CLOSE-REF(CLOSE,1))/REF(CLOSE,1))>=0.1,25)>=1
...
)
其中包括今日增仓占比、RSI指标和近25个交易日单日涨幅指标。在使用时需要先定义这些指标。
Python代码参考
以下是Python代码示例，仅供参考。
import tushare as ts
import numpy as np
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个月的次新股
stk_basics = ts.get_stock_basics()
stk_basics = stk_basics[stk_basics.index.isin(stk_concepts)]
stk_basics = stk_basics[(stk_basics['timeToMarket'] <= 20191231) & (stk_basics['name'].str.contains('ST') == False)]
for idx, row in stk_basics.iterrows():
if row['outstanding'] <= 0 or row['totals'] <= 0:
continue
try:
# 行情数据和人气数据
hist_data = ts.get_k_data(idx, start='2021-01-01', retry_count=3, pause=None)
if hist_data is None or len(hist_data) < 30:
continue
close_data = hist_data['close'].values
vol_data = hist_data['volume'].values
date_data = hist_data['date'].values
# RSI
rsi_threshold = 65
rsi = talib.RSI(close_data)[-1]
if rsi >= rsi_threshold:
continue
# 今日增仓占比
vol_ratio_threshold_low = 1.5
vol_ratio_threshold_high = 6
vol_ratio = vol_data[-1] / vol_data[-2]
if vol_ratio <= vol_ratio_threshold_low or vol_ratio >= vol_ratio_threshold_high:
continue
# 近25个交易日单日涨幅
perf_threshold = 0.1
perf_data = (close_data[1:] - close_data[:-1]) / close_data[:-1]
perf_count = np.sum(np.abs(perf_data) >= perf_threshold)
if perf_count == 0:
continue
# 股票代码、RSI、今日增仓占比、近25个交易日单日涨幅
res.append({'code': idx, 'rsi': rsi, 'vol_ratio': vol_ratio, 'perf_count': perf_count})
except Exception as e:
continue
res = sorted(res, key=lambda x: x['rsi'] * x['vol_ratio'] * x['perf_count'], reverse=True)
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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