(iwencai量化策略)竞价涨幅＞-2＜5_、集中度70_20%、rsi小于65

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑：选择RSI小于65、集中度70%以上和20%以下以及竞价涨幅在-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基本面，RSI小于65和集中度70%以上和20%以下降低了风险，竞价涨幅在-2%到5%之间可以反映出股票的近期走势。

有何风险？

该选股逻辑存在以下风险：

1. 在竞价阶段进行选股，可能会忽略股票在盘后交易中的表现；
2. 只以RSI和集中度作为选股条件，可能会忽略其他技术指标和形态的影响；
3. 竞价涨幅本身并不能说明股票长期上涨趋势，易有追高风险。

如何优化？

1. 除了竞价涨幅，加入其他技术指标和形态进行筛选，降低风险；
2. 定期调整选股条件，以追踪市场的变化；
3. 加入其他因素，例如基本面、市场情绪等等，综合考虑股票的选股。

最终的选股逻辑

选择RSI小于65、集中度70%以上和20%以下以及竞价涨幅在-2%到5%之间的股票。

同花顺指标公式代码参考

SELECTED_STOCKS = RSI < 65 AND ((CYCLEONE_INDUTRY_RATIO > 0.7) OR (CYCLEONE_INDUTRY_RATIO < 0.2)) AND ((OPEN - YESTCLOSE) / YESTCLOSE > -0.02) AND ((OPEN - YESTCLOSE) / YESTCLOSE < 0.05)

CAN_SELECT = SELECTED_STOCKS

python代码参考

from jqdata import *
import talib

# 定义选股条件
def select_condition(context):
    # 获取所有主板股票
    q = query(
        valuation.code,
        valuation.circulating_market_cap,
        finance.SW1_CODE,
    ).filter(
        finance.SW1_CODE != '751030',  # 排除科创板
        indicator.status == 1,  # 当前股票不停牌
        indicator.board_type == '主板',  # 当前股票在主板
    )
    all_stocks = get_fundamentals(q)
    # 获取选股结果
    selected_stocks = all_stocks.loc[talib.RSI(get_bars(all_stocks['code'].tolist(), context.window, '1d', ['high', 'low', 'close'])['close'], timeperiod=14).iloc[-1] < 65]
    selected_stocks = selected_stocks.loc[(CYCLEONE_INDUTRY_RATIO > 0.7) | (CYCLEONE_INDUTRY_RATIO < 0.2)]
    selected_stocks = selected_stocks.loc[(((all_stocks['open'] - all_stocks['pre_close']) / all_stocks['pre_close']) > -0.02)]
    selected_stocks = selected_stocks.loc[(((all_stocks['open'] - all_stocks['pre_close']) / all_stocks['pre_close']) < 0.05)]
    return selected_stocks

# 获取选股结果
def select_stocks(context):
    selected_stocks = select_condition(context)
    return selected_stocks

# 注册选股函数
m = M.instruments(v['margin'])
m.add_strategy(select_stocks, force=True)

    ## 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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