(iwencai量化策略)酷特智能早晨之星_、换手率3%-12%、rsi小于65

用户头像神盾局量子研究部
2023-09-01 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑:选取RSI小于65、换手率在3%-12%之间,当日出现酷特智能早晨之星的股票作为投资标的。

选股逻辑分析

该选股逻辑相比前面的逻辑增加了对K线形态的特殊限制,以关注股票反转行情的把握和短线操作。相对于较为中长期的前两个策略,该逻辑更加适合追求短期收益的投资者。

有何风险?

  • 该选股策略仍然倾向于依赖技术分析指标而忽略了企业基本面等因素;
  • 受限于K线形态的复杂性和多样性,该选股策略可能存在一定的误判和滞后风险;
  • 对于没有对K线形态充分研究的投资者来说,选股可能会更加困难且误判率较高。

如何优化?

  • 学习完善技术分析理论,提高对K线形态的理解和判断;
  • 结合其他指标,如MA等,以提高选股策略的准确性和全面性;
  • 在技术分析指标之外,结合财务基本面等非技术指标,进行多维度分析,以获得更好的选股效果。

最终的选股逻辑

选取RSI小于65、换手率在3%-12%之间,当日出现酷特智能早晨之星的股票作为投资标的。

同花顺指标公式代码参考

选股策略中使用的通达信公式代码如下:

rsi(CLOSE,14) < 65
AND VOL/REF(CAPITAL,1)/100 >= 3 AND VOL/REF(CAPITAL,1)/100 <= 12
AND C>=O AND REF(C,1)>REF(O,1) AND REF(C,1)<REF(H,1)*0.5
AND REF(C,2)>REF(O,2) AND REF(C,2)<REF(H,2)

Python代码参考

以下是Python代码示例,仅供参考。

import tushare as ts
import pandas as pd
import talib

def select_stocks():
    res = []
    for code in ts.get_stock_basics().index:
        try:
            # 行情数据
            hist_data = ts.get_hist_data(code)
            if hist_data is None:
                continue
            open_data = hist_data['open'].values
            close_data = hist_data['close'].values
            high_data = hist_data['high'].values
            low_data = hist_data['low'].values
            if len(close_data) < 3:
                continue
            
            # RSI
            rsi_threshold = 65
            rsi = talib.RSI(close_data)[-1]
            if rsi >= rsi_threshold:
                continue
            
            # 换手率
            turnover_threshold = (3, 12)
            turnover = hist_data['volume'][-1] / ts.get_stock_basics().loc[code]['totals']
            if turnover <= turnover_threshold[0] or turnover >= turnover_threshold[1]:
                continue
            
            # 酷特智能早晨之星
            curr_open = open_data[-1]
            curr_close = close_data[-1]
            curr_high = high_data[-1]
            prev_close = close_data[-2]
            prev_high = high_data[-2]
            prev_open = open_data[-2]
            prev_low = low_data[-2]
            prev2_close = close_data[-3]
            prev2_open = open_data[-3]
            prev2_high = high_data[-3]
            if not (curr_close >= curr_open and prev_close < prev_open and (prev_close > prev_open) and (prev_close < prev_high * 0.5) and prev2_close > prev2_open and prev2_close < prev2_high):
                continue
                
            res.append(code)
            
        except Exception as e:
            continue
            
    return res

# 选取符合要求的股票
res = select_stocks()
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。


    ## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)
收益&风险
源码

评论