问财量化选股策略逻辑
今天上涨,rsi多头,10日振幅<20%。
选股逻辑分析
我们选取的是今天上涨的股票,并且RSI指标显示多头,同时10日的振幅要小于20%。这样的选股策略可以筛选出在近期表现较好的股票,并且有可能会继续上涨。
有何风险?
尽管我们使用了RSI多头和10日振幅小于20%这两个常用的技术指标,但是选股策略仍然存在一定的风险。首先,市场变化难以预测,股票价格可能会受到各种因素的影响而波动。其次,技术指标的计算可能会出现错误,导致选股结果不准确。
如何优化?
为了优化选股策略,我们可以考虑以下几个方面。首先,要结合其他技术指标和基本面分析,以增加选股的准确性。其次,要进行风险控制,设置止损和止盈点,以减少投资风险。最后,要保持谨慎的投资态度,避免盲目跟风和过度交易。
最终的选股逻辑
在结合其他技术指标和基本面分析的基础上,我们最终确定的选股逻辑如下:
- 选取今天上涨的股票;
- RSI指标显示多头;
- 10日振幅小于20%。
这样的选股策略可以筛选出在近期表现较好的股票,并且有可能会继续上涨。
常见问题
- 技术指标的计算是否准确?
- 市场变化难以预测,选股策略是否能够应对?
- 选股策略是否考虑了风险控制?
- 如何结合其他技术指标和基本面分析来优化选股策略?
- 投资者的投资经验和管理风险的能力如何?
指标公式代码参考
以下是选股策略所使用的指标公式代码:
import tushare as ts
import pandas as pd
# 获取股票数据
pro = ts.pro_api("你的tushare API token")
df = pro.daily(ts_code="600000", start_date="20220101", end_date="20220630")
# 计算RSI指标
df["RSI"] = talib.RSI(df["Close"])
# 计算10日振幅
df["STOCH"] = talib.STOCH(df["Close"], window=10)
df["RSI_10"] = df["RSI"] / df["STOCH"]
df["RSI_10"].iloc[7] = np.nan
df["RSI_10"].loc[df["RSI_10"] > 20] = np.nan
# 选取今天上涨的股票
df = df[df["Close"].shift(1) > df["Close"]]
# 选取RSI多头和10日振幅小于20%的股票
df = df[(df["RSI_10"] > 20) & (df["RSI_10"].iloc[7] != np.nan) & (df["RSI_10"].loc[df["RSI_10"] > 20] != np.nan)]
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？
点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。