问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：在RSI小于65、资金流强度由大到小、近25个交易日中有单日涨幅大于等于百分之10的股票中筛选出有潜力的优质股票。
选股逻辑分析
在该选股策略中，RSI小于65侧重于寻找超卖的股票，资金流强度由大到小则表示关注资金流向，近25个交易日中有单日涨幅大于等于百分之10则表示关注近期股价的活跃程度。这些因素的综合考量可以较好地刻画出一个股票的中短期走势。
有何风险？
该选股策略依然没有考虑基本面因素，同时在考虑股票走势的活跃程度时只关注了单日涨幅大于等于百分之10的情况，有可能出现某些股票短时涨幅活跃但中长期表现平平的情况。
如何优化？
- 可以加入基本面指标以全面评估股票价值；
- 可以综合考虑多个时间段内的涨跌幅情况以进一步分析股票走势；
- 可以引入更多技术指标和量价分析工具以提升筛选准确度。
最终的选股逻辑
在RSI小于65、资金流强度由大到小、近25个交易日中有单日涨幅大于等于百分之10的股票中筛选出有潜力的优质股票。
同花顺指标公式代码参考
- RSI指标：
通达信指标公式：RSI(CLOSE,N)
同花顺指标公式：RSI(CLOSE,N)
- 资金流强度CMF指标：
通达信指标公式：CMF(HIGH,LOW,CLOSE,VOLUME,N)
同花顺指标公式：CMF(HIGH,LOW,CLOSE,VOLUME,N)
python代码参考
以下是基于该选股策略编写的Python代码示例，仅供参考。
import tushare as ts
import pandas as pd
import talib
def select_stocks():
res = []
stocks_info = ts.get_stock_basics()
for stock in stocks_info.index:
try:
rsi_threshold = 65
cmf_data_days = 5
pct_chg_days = 25
pct_chg_threshold = 10
if stocks_info.loc[stock]['timeToMarket'] > 20150101:
continue
hist_data = ts.get_hist_data(stock)
if hist_data is None:
continue
rsi_data = talib.RSI(hist_data['close'].values, timeperiod=14)
if rsi_data is None or rsi_data[-1] > rsi_threshold:
continue
cmf_data = talib.CMF(hist_data['high'].values, hist_data['low'].values,
hist_data['close'].values, hist_data['volume'].values,
timeperiod=20) / 100000000
if cmf_data is None or pd.Series(cmf_data[-cmf_data_days:]).mean() > 0:
continue
pct_chg_data = hist_data['pct_chg'][-pct_chg_days:]
if pct_chg_data is None or pct_chg_data[pct_chg_data >= pct_chg_threshold].count() == 0:
continue
res.append(stock)
except Exception as e:
continue
return res
res = select_stocks()
print(res)
注：以上代码示例较为简单，实际情况复杂，在具体使用时需要根据实际情况进行修改。
## 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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