问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：在RSI小于65、昨日竞价换手率大于0.26、股票开盘价在十日线左右的股票中，选取符合条件的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要依据技术面和市场行情进行选股。选股逻辑主要考虑了RSI、竞价换手率、十日线等技术指标的筛选。RSI可以衡量股票价格是否超买超卖，竞价换手率可以反映市场的交易活跃度，而十日线可以反映股票的短期走势。从而通过综合考虑三个因素，选出交易活跃度高、走势呈现相对稳定的股票。
有何风险？
该选股策略的风险在于，十日线作为短期指标具有一定局限性，过于依赖十日线可能会忽略其他重要的技术指标和基本面因素。另外，热点板块可能发生变化，需要及时调整选股策略。
如何优化？
1.加入更多指标：在RSI、竞价换手率、十日线的基础上，加入更多技术指标如SMA、WMA等来评估股票价格走势。同时，基本面分析也是重要的参考因素之一。
2.加入其他行业板块分析：根据市场热度和行业板块轮动情况，对选股策略进行调整和优化。
最终的选股逻辑
选股标准为RSI小于65、昨日竞价换手率大于0.26、股票开盘价在十日线左右的股票为选取对象。另外，根据市场热度和行业板块轮动情况进行选择。
同花顺指标公式代码参考
// RSI小于65
CONDITION1 = RSI(C,14) < 65;
// 昨日竞价换手率大于0.26
CONDITION2 = Turnover > 0.26;
// 股票开盘价在十日线左右
MA10 = MA(C, 10);
CONDITION3 = IF(O > MA10, O < MA10 * 1.02, O > MA10 * 0.98);
// 按股价排名
SORT_BY = DESC(股价);
// 筛选符合条件且按股价排名的股票
SELECT (CONDITION1 AND CONDITION2 AND CONDITION3) ORDER BY SORT_BY;
python代码参考
import datetime
import tushare as ts
import talib
import numpy as np
def select_stocks(stocks):
res = []
for stock in stocks:
try:
basic_data = ts.get_stock_basics()
circ_value = basic_data.loc[stock]['circulating_a'] * basic_data.loc[stock]['price'] / 100000000
if circ_value < 0.55 or circ_value > 100: # 流通盘大小范围筛选
continue
k_data = ts.get_k_data(stock, start='1900-01-01', end=datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'))
rsi = talib.RSI(k_data['close'].astype(float).values, timeperiod=14)[-1]
turnover = k_data['turnover'].astype(float).values[-2] / 100
ma10 = talib.MA(k_data['close'].astype(float).values, timeperiod=10)[-1]
if k_data['open'].astype(float).values[-1] >= ma10 * 1.02 or k_data['open'].astype(float).values[-1] <= ma10 * 0.98:
continue
res.append((basic_data.loc[stock]['price'], stock))
except:
continue
res.sort(reverse=True)
return [i[1] for i in res]
stocks = ts.get_stock_basics().index
res = select_stocks(stocks)
print(res)
注意：在实际代码中可能需要对于数据类型和异常进行额外判断。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
