问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选取RSI小于65、DEA上涨、竞价涨幅位于-2%到5%之间的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股逻辑不仅考虑了技术指标，还加入了竞价涨幅作为辅助因素。竞价涨幅可以反映投资者在前一天收盘后的看涨情绪，与技术指标相结合可以作为我们在更精准地选股时的参考因素。同时，考虑指标的多样性，我们综合了RSI和MACD指标，其中RSI可以反映价格的强度和趋势，MACD可反映价格的快速变化。
有何风险？
- 竞价涨幅不具有代表性，可能并不能准确反映未来股价的运动方向。
- 只运用技术指标进行选股会忽略公司的基本面情况，选股难度较大。
如何优化？
- 可以通过加入更多的技术因素，例如MA、BOLL等指标来缓解竞价涨幅的不可靠性。
- 在运用技术指标之前，可以进行更为严谨的筛选，避免出现选择不合理的情况。
最终的选股逻辑
选取RSI小于65、DEA上涨、竞价涨幅位于-2%到5%之间的股票进行投资。
同花顺指标公式代码参考
- RSI：RSI(14)
- MACD：MACD(12, 26, 9)，通常使用DIF和DEA两线综合使用
- AGO：竞价前日涨幅差 ＝ (J1 - J2) / J2 * 100%，其中J1为今天收盘价，J2为昨天收盘价。
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 numpy as np
import talib
def select_stocks(n):
res = []
for code in ts.get_stock_basics().index:
try:
rsi_threshold = 65
ago_min = -2
ago_max = 5
# RSI
close_data = ts.get_hist_data(code, ktype='D')['close'].values
rsi = talib.RSI(close_data, timeperiod=14)[-1]
if rsi >= rsi_threshold:
continue
# MACD
macd_data = ts.get_hist_data(code, ktype='D')['close'].values
macd, signal, hist = talib.MACD(macd_data, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
if hist[-1] >= hist[-2]:
continue
# AGO
last_close_price = ts.get_k_data(code)[-2]['close']
ago_diff = (float(ts.get_realtime_quotes(code)['price']) - last_close_price) / last_close_price * 100
if ago_diff < ago_min or ago_diff > ago_max:
continue
res.append((code,))
except Exception as e:
continue
if len(res) >= n:
break
res = [x[0] for x in res]
return res
# 选取前10个股票
res = select_stocks(10)
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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