问财量化选股策略逻辑
在使用问财平台进行量化交易时，我们可以根据自己的投资理念和风格来制定相应的选股策略。下面是一个基于RSI和股价分析的选股策略逻辑：
stock = get_stock_data(stock_name)
stock['rsi'] = ta.RSI(stock['close'], timeperiod=14)
# 设置筛选条件
stock = stock[stock['rsi'] < 70]
stock = stock[stock['close'] <= 50]
stock = stock[stock['change'] > -4 for _ in range(5)]
选股逻辑分析
这个策略的基本思想是，选择在过去一段时间内价格下跌且RSI小于70的股票，然后进一步筛选出价格低于50元且连续5天涨幅大于-4%的股票。
有何风险？
首先，这种方法可能过于保守，因为只选择了满足上述条件的股票，而没有考虑其他因素如公司基本面、行业趋势等。其次，这种方法可能会错过一些优秀的股票，因为它排除了所有价格高于50元的股票，这可能是因为这些股票有更高的增长潜力或者更稳定的收益。
如何优化？
为了更好地捕捉市场机会，我们可以尝试添加更多的过滤条件，例如增加对公司基本面的分析，或者调整RSI的时间周期。此外，我们还可以考虑引入机器学习技术，通过训练模型来预测未来的价格走势。
最终的选股逻辑
综合考虑以上因素，我们可以制定以下的选股策略逻辑：
stock = get_stock_data(stock_name)
stock['rsi'] = ta.RSI(stock['close'], timeperiod=14)
# 设置筛选条件
stock = stock[(stock['rsi'] < 70) & (stock['change'] > -4 for _ in range(5))]
stock = stock[(stock['close'] <= 50) & (stock['price'] / stock['close'].shift(1).rolling(window=30).mean() > 1.2)]
# 添加公司基本面分析
stock = stock.merge(stock.merge(get_company_info(stock['company_id']), on='company_id'))
# 运行模型预测
predictions = predict_price(stock['date'], stock['close'])
stock['predicted_close'] = predictions['forecast_value']
# 最后一步是对预测结果进行评估
evaluation = evaluate(predictions, target='close')
常见问题
Q: 如果一只股票的价格低于5
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。