i问财量化选股-昨日压力位除以90%成本上限、rsi多头、涨幅小于5%和

问财量化选股策略逻辑

策略描述

本策略通过以下三个条件筛选出具有投资价值的股票：

1. 昨日的压力位除以90%的成本上限；
2. RSI多头；
3. 涨幅小于5%。

选股逻辑分析

1. 压力位除以90%成本上限：这是为了筛选那些压力不大，易于突破的股票，同时也可以避免选择那些上涨过多的股票。
2. RSI多头：RSI是相对强弱指标，当RSI大于50时，通常表示股票处于上升趋势，可以考虑买入；反之，如果RSI小于50，通常表示股票处于下跌趋势，需要谨慎操作。
3. 涨幅小于5%：这是为了避免选择那些近期大幅上涨的股票，以防追高被套。

有何风险？

本策略的主要风险在于：

• 股票市场存在较大的不确定性，可能会出现超出预期的情况；
• RSI指标可能存在误判，可能会导致错误的投资决策。

如何优化？

为了提高策略的效果，可以尝试以下几个优化方案：

• 对于压力位和成本上限，可以设置更灵活的参数，如改为70%、60%等；
• 对于RSI指标，可以增加更多的参数来适应不同的市场环境；
• 对于涨幅小于5%，可以设置一个更具体的阈值，如3%、4%等。

最终的选股逻辑

综合上述条件，筛选出符合要求的股票。

# 导入所需的库
import pandas as pd
import talib

# 获取数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 计算压力位和成本上限
data['pressure'] = data['close'].rolling(window=10).max() * 0.9
data['cost_limit'] = data['close'].rolling(window=10).mean() * 0.9

# 计算RSI
data['rsi'] = talib.RSI(data['close'])

# 筛选出符合条件的股票
selected_stocks = data[(data['pressure'] / data['cost_limit']) < 0.8] \
                 & (data['rsi'] > 50) & (data['close'] < data['open'] + 0.03)

常见问题

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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？

点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。