问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选出RSI指标小于65，昨日非涨停板，竞价涨幅在-2%到5%之间的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑综合考虑了技术面和市场情绪因素，相较于之前的选股逻辑，加入了竞价涨幅的因素，筛选出技术面表现好且市场情绪偏向看涨的股票。
有何风险？
竞价涨幅数据可能有较大的波动，难以准确反映当日市场情绪，选股存在一定的误差。同时，忽视了公司基本面分析的重要性，有可能导致选出的股票存在财务风险。
如何优化？
在加入竞价涨幅因素的同时，可以综合考虑其他市场情绪因素和公司基本面因素，增加选股的稳定性和准确性。
最终的选股逻辑
选股逻辑：选出RSI指标小于65，昨日非涨停板，竞价涨幅在-2%到5%之间的股票。
同花顺指标公式代码参考
C1: BARSLAST(NOT(REF(涨跌幅, 1) >= 9.9)) >= 1
C2: RSI(CLOSE, 14) < 65
C3: NOT(ISLASTBAR) AND LASTPRICE > 0 AND ABS((LASTPRICE - OPEN) / OPEN * 100) < 5 AND ABS((LASTPRICE - OPEN) / OPEN *100) > 2
SELECT IF(C1 AND C2 AND C3, 1, 0)
Python代码参考
import pandas as pd
import akshare as ak
import talib
def get_stock_list():
result_df = pd.DataFrame()
stock_pool = ak.stock_board_industry_name_ths()
for code in stock_pool['代码']:
# 获取股票综合数据
stock_data = ak.stock_board_industry_index_ths(symbol=code)
if stock_data['流通市值(元)'] < 5000000000 or stock_data['流通市值(元)'] > 10000000000:
continue
# 获取股票K线数据
stock_k_data = ak.stock_zh_a_daily(symbol=stock_data['代码'], adjust="hfq")
if len(stock_k_data) == 0:
continue
# 筛选昨日非涨停板
if stock_k_data['涨跌幅'].shift(1) >= 9.9:
continue
# 判断RSI指标
rsi = talib.RSI(stock_k_data['收盘价'], timeperiod=14)
if rsi.iloc[-1] >= 65:
continue
# 判断竞价涨幅是否在-2%到5%之间
if stock_k_data.iloc[-1]['竞价涨幅'] > 5 or stock_k_data.iloc[-1]['竞价涨幅'] < -2:
continue
result_df = result_df.append(stock_k_data, ignore_index=True)
return result_df
## 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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