问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：在RSI小于65、非科创板、近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10的公司中选取股票。
选股逻辑分析
该选股策略基于RSI指标、非科创板、以及近期的股票涨幅情况进行选股，利用RSI指标判断股票超买和超卖情况，非科创板排除科技类公司的选股盲区，在此基础上，通过近期的股票涨幅情况，筛选具有较好投资机会的股票。
有何风险？
该选股策略过于追求短期股票涨幅情况，可能忽略了公司的基本面、行业概念等关键因素，选出的股票可能容易受到市场波动的干扰，选出的股票也难以持续盈利。
如何优化？
-
考虑股票的长期走势和基本面，加入市盈率、市净率等指标对股票进行优化筛选。
-
考虑股票的行业概念和公司的发展潜力，对于不同行业领域的公司要采取不同的选股标准。
最终的选股逻辑
在RSI小于65、非科创板、近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10的公司中选取股票。
同花顺指标公式代码参考
- RSI指标：
通达信指标公式：RSI(14)
同花顺指标公式：RSI(CLOSE,14)
python代码参考
以下是一个根据该选股策略实现的Python代码示例，仅供参考。
import tushare as ts
import numpy as np
import talib
def select_stocks(stocks):
res = []
for stock in stocks:
try:
if stock.startswith('300'):
continue
today_data = ts.get_realtime_quotes(stock)
if today_data is None or today_data.empty:
continue
name = today_data.loc[0]['name']
region = today_data.loc[0]['province']
if '创业' in name or '科技' in name or region == '北京':
continue
# 判断RSI指标
rsi_threshold = 65
hist_data = ts.get_k_data(stock, ktype='D')
if hist_data is None or hist_data.empty or len(hist_data) < 20:
continue
rsi_data = talib.RSI(hist_data['close'].values, timeperiod=14)
if rsi_data is None or rsi_data[-1] >= rsi_threshold:
continue
# 判断近期涨幅情况
pct_data = ts.get_hist_data(stock, ktype='D', start=hist_data.iloc[-25]['date'], end=hist_data.iloc[-1]['date'])
if pct_data is None or pct_data.empty or len(pct_data) < 25:
continue
pct_threshold = 0.1
if (pct_data['pct_change'] >= pct_threshold).sum() == 0:
continue
res.append(stock)
except Exception as e:
continue
return res
stocks = ts.get_stock_basics().index
res = select_stocks(stocks)
print(res)
## 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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