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%到12%之间、买一量大于卖一发量的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
在添加了买一量大于卖一量的筛选条件后，选股范围进一步缩小，可以减少利用市场虚假信息进行操纵的标的。筛选出的股票符合上述条件，市场深度表明该股票市场交易购买意愿较强，同时RSI和换手率两个指标则关注股票的价格表现和市场成交情况。该选股逻辑可以较好的筛选出一个具备投资价值的股票清单。
有何风险？
- 对买一量大于卖一量的股票筛选条件忽略了市场大机构集中委托下注的可能性，可能导致进入股票投资风险较高的中小股票中。
- 考虑交易数据的特征和市场情况，选股逻辑较短期而言会更为明显，对于长期投资而言存在局限性。
如何优化？
- 加入更多行业因素考虑，例如考虑缺口板块、板块轮动等方面，综合考虑各类因素，提高策略的研判准确性而非单一的数据处理准确性。
- 在使用买卖盘数据进行分析时，应该考虑分时交易数据进行处理，避免真实交易和市场虚假操作的混淆。
- 结合不同技术分析的指标，例如MA、MACD等指标，进一步提高选股的准确性。
最终的选股逻辑
选取RSI小于65、换手率在3%到12%之间、买一量大于卖一量的股票作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
- 买五档、卖五档盘口的量：同花顺指标中可直接查询买五、卖五盘口量数据。
- RSI: RSI(CLOSE, N)， N为周期，例如RSI(CLOSE, 14)
- 换手率: (VOL/SMA(VOL,20))， VOL为成交量，SMA(VOL,20)为20日平均成交量。
Python代码参考
以下是Python代码示例，仅供参考。
import tushare as ts
import talib
def select_stocks(n):
res = []
for code in ts.get_stock_basics().index:
try:
# 行情及指标数据
hist_data = ts.get_hist_data(code)
if hist_data is None:
continue
close_data = hist_data['close'].values
vol_data = hist_data['volume'].values
buy_volume = ts.get_today_ticks(code).iloc[:5, 1].sum()
sell_volume = ts.get_today_ticks(code).iloc[:5, 3].sum()
# RSI
rsi_threshold = 65
rsi = talib.RSI(close_data)[-1]
if rsi >= rsi_threshold:
continue
# 换手率
turnover_threshold = (3, 12)
turnover = vol_data[-1] / talib.SMA(vol_data, 20)[-1]
if turnover <= turnover_threshold[0] or turnover >= turnover_threshold[1]:
continue
# 买一量大于卖一量
if buy_volume <= sell_volume:
continue
res.append(code)
except Exception as e:
continue
res = res[:n]
return res
# 选取前10个符合要求的股票
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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