问财量化选股策略逻辑
在选股过程中，我们采用了以下策略来寻找具有投资价值的股票：
-
VR增长值：我们关注7天内VR增长值是否大于等于-90，以及涨幅是否小于0。这是因为VR增长值和涨幅都是衡量股票价格变动的重要指标，它们可以帮助我们判断股票是否处于超买或超卖状态。
-
RSI多头：我们关注RSI指标是否处于多头状态。RSI是一种广泛使用的技术分析指标，它可以帮助我们判断股票价格的超买或超卖状态，从而决定是否买入或卖出。
选股逻辑分析
以上选股策略的逻辑分析如下：
- VR增长值和涨幅的筛选，可以帮助我们排除价格波动较大的股票，从而降低投资风险。
- RSI多头的筛选，可以帮助我们找到价格处于超买状态的股票，从而提高投资收益。
然而，该策略也存在一定的风险：
- 该策略主要关注短期价格变动，可能会忽视一些长期的投资机会。
- 该策略依赖于技术分析指标，可能会受到市场情绪的影响，导致选股效果不佳。
如何优化？
为了提高选股策略的有效性，我们可以考虑以下优化方法：
- 结合基本面分析，寻找具有稳健成长前景的股票。
- 调整RSI的多头和超卖阈值，以适应不同的市场环境。
- 引入其他技术分析指标，如MACD、布林带等，以提高选股的准确性。
最终的选股逻辑
在结合上述分析方法的基础上，我们最终的选股逻辑如下：
- 筛选出7天内VR增长值大于等于-90，涨幅小于0的股票。
- 筛选出RSI处于多头状态的股票。
通过这两种策略的结合，我们可以在一定程度上提高选股的有效性。
常见问题
在实际应用中，可能会遇到以下几个常见问题：
- 如何界定VR增长值大于等于-90，涨幅小于0？
- 如何选择合适的RSI多头阈值？
- 如何结合基本面分析来提高选股的准确性？
- 如何调整策略以适应不同的市场环境？
- 如何避免选股过程中受到市场情绪的影响？
指标公式代码参考
在实际应用中，我们可以使用以下指标公式代码来筛选股票：
import tushare as ts
import pandas as pd
# 获取股票数据
pro = ts.pro_api("你的tushare API token")
stock_list = pro.stock_basic(exchange="", list_status="L", fields="ts_code,name")
# 计算VR增长值和涨幅
vr_gain = []
for stock in stock_list:
vr_gain.append(stock["vr_gain"])
price_change = []
for stock in stock_list:
price_change.append(stock["pct_change"])
# 计算RSI
rsi = []
for stock in stock_list:
delta = stock["close"].diff()
gain = delta.where(delta > 0, 0)
loss = -delta.where(delta < 0, 0)
rs = gain / loss
rsi.append(100 - (100 / (1 + rs)))
# 筛选股票
selected_stocks = []
for stock in stock_list:
if vr_gain[vr_gain.index(stock["ts_code"])] >= -90 and price_change[price_change.index(stock["ts_code"])] < 0 and rsi[rsi.index(stock["ts_code"])] >= 50:
selected_stocks.append(stock["ts_code"])
请注意，以上代码仅供参考，实际应用时需要根据具体需求进行调整。
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。