问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10,RSI小于65。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了价格波动、近期涨跌幅情况和技术指标三个方面，通过选取振幅大于1、近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10，且RSI小于65的股票，筛选短期内表现良好，且处于相对低位的品种。该策略可能适合日内和短线交易者使用。但这只考虑了价格波动等短期因素，可能会忽略股票的基本面。
有何风险？
该策略存在以下风险：
- 忽略了股票的基本面分析，可能会选择一些不具备长期竞争力的股票。
- 只考虑了短期价格波动，可能会存在一些点阵式的股票，策略效果可能不稳定。
- RSI技术指标的适用性可能随市场变化而存在差异，需要在实践中加以验证。
如何优化？
为提高该选股逻辑的效率和准确性，我们建议考虑以下方法：
- 在振幅、涨幅和RSI指标以外，加入其他技术指标和基本面因素的考量。如市盈率、市净率、市销率和PEG等指标。
- 优化指标的具体数值，例如优化RSI和振幅的具体标准，以适应不同市场和股票种类的情况。
最终的选股逻辑
为了更全面地考虑股票的因素，我们给出了改进后的选股逻辑：
- 振幅大于1。
- 近25个交易日有单日涨幅大于等于10%。
- RSI指标小于65。
- 市盈率小于30,市净率小于3，市销率小于6, PEG小于1。
同花顺指标公式代码参考
C1 = IF(ABS(HIGH/REF(CLOSE, 1)-1)>0.1, 1, 0);
C2 = RSI(CLOSE, 14)<65;
SELECTOR = C1*C2;
RESULT = SORT_RANK(SELECTOR, ASCEND(SEARCH_RANK()));
python代码参考
import pandas_ta as ta
C1 = np.where(np.abs(ta.HIGH()/ta.CLOSE().shift(1)-1) > 0.1, 1, 0)
C2 = ta.RSI(ta.CLOSE(), 14) < 65
C3 = ta.PE() < 30
C4 = ta.PB() < 3
C5 = ta.PS() < 6
C6 = ta.PEG() < 1
selector = C1 * C2 * C3 * C4 * C5 * C6
result = np.argsort(np.argsort(selector))
## 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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