基于RPS（Relative Price Strength）量化分析可行性研究报告基于RPS（Relative Pric

基于RPS（Relative Price Strength）量化分析可行性研究报告

1. 项目概述

1.1 研究背景

RPS（Relative Price Strength，相对价格强度）是威廉·欧奈尔（William O'Neil）在CAN SLIM投资策略中的重要组成部分，用于衡量个股相对于市场整体表现的强弱程度。RPS指标通过比较股票价格表现与基准指数（如沪深300、上证指数）的相对强弱，识别市场领涨股和潜在投资机会。

1.2 RPS核心原理

相对强度计算：RPS = (个股价格变化 / 基准指数价格变化) × 100
时间周期分析：通常计算1个月、3个月、6个月、12个月的RPS值
排名体系：将所有股票按RPS值排序，形成1-99的相对强度排名
领涨股识别：RPS值≥80的股票通常被认为是市场领涨股
动量延续性：高RPS股票往往具有较强的价格动量延续性

2. 现有数据资源分析

2.1 数据库表结构概览

项目数据库包含以下核心表：

2.1.1 基础数据表

stock_basic: 股票基本信息 (5,442只股票)
stock_daily_history: 日线行情数据 (完整历史数据)
stock_factor: 技术指标数据 (包含价格和技术指标)
stock_business: 业务大宽表 (综合数据)

2.1.2 价格数据表

stock_factor: 包含开盘价、收盘价、最高价、最低价、涨跌幅等
stock_daily_history: 历史日线数据 (2023-01-03至2025-07-04)
stock_minute_data: 分钟级数据 (支持短期RPS计算)

2.1.3 技术指标表

RSI指标: rsi_6, rsi_12, rsi_24 (已有65万+记录)
MACD指标: macd_dif, macd_dea, macd
KDJ指标: kdj_k, kdj_d, kdj_j
移动平均线: ma5, ma10, ma20, ma30, ma60, ma120

2.2 数据完整性评估

2.2.1 数据规模

股票数量: 5,442只A股（完整覆盖）
时间跨度: 2023年1月至2025年7月（2.5年数据）
数据密度: 日线数据完整，技术指标计算完备
更新频率: 实时更新至最新交易日

2.2.2 数据质量

完整性: ✅ 价格数据完整，无重大缺失
准确性: ✅ 来源于Tushare专业数据源
时效性: ✅ 数据更新至2025-07-04
一致性: ✅ 统一的数据格式和编码标准

3. RPS量化分析技术可行性

3.1 RPS计算所需数据评估

3.1.1 核心数据需求 ✅

数据类型	需求描述	现有支持度	数据表
个股价格	日线收盘价、涨跌幅	100%	stock_factor
基准指数	沪深300、上证指数等	90%	可通过个股数据计算
历史数据	至少1年历史数据	100%	stock_daily_history
实时数据	当日价格更新	100%	stock_factor

3.1.2 计算能力评估 ✅

数据处理能力: SQLite数据库支持复杂查询和计算
计算效率: 5,442只股票×2.5年数据，计算量适中
存储空间: 现有数据库约几GB，RPS计算结果增加有限
并发处理: Python+SQLite支持多线程计算

3.2 RPS指标计算实现方案

3.2.1 基准指数构建

-- 构建市场基准指数（等权重或市值加权）
CREATE VIEW market_index AS
SELECT 
    trade_date,
    AVG(pct_change) as market_return,
    COUNT(*) as stock_count
FROM stock_factor 
WHERE trade_date >= '2023-01-01'
GROUP BY trade_date
ORDER BY trade_date;

3.2.2 RPS计算公式

-- 计算不同周期的RPS值
WITH stock_returns AS (
    SELECT 
        ts_code,
        trade_date,
        close,
        -- 1个月收益率
        (close - LAG(close, 20) OVER (PARTITION BY ts_code ORDER BY trade_date)) / LAG(close, 20) OVER (PARTITION BY ts_code ORDER BY trade_date) * 100 as return_1m,
        -- 3个月收益率
        (close - LAG(close, 60) OVER (PARTITION BY ts_code ORDER BY trade_date)) / LAG(close, 60) OVER (PARTITION BY ts_code ORDER BY trade_date) * 100 as return_3m,
        -- 6个月收益率
        (close - LAG(close, 120) OVER (PARTITION BY ts_code ORDER BY trade_date)) / LAG(close, 120) OVER (PARTITION BY ts_code ORDER BY trade_date) * 100 as return_6m
    FROM stock_factor
),
market_returns AS (
    SELECT 
        trade_date,
        AVG(return_1m) as market_return_1m,
        AVG(return_3m) as market_return_3m,
        AVG(return_6m) as market_return_6m
    FROM stock_returns
    GROUP BY trade_date
)
SELECT 
    s.ts_code,
    s.trade_date,
    s.close,
    -- 计算RPS值
    CASE 
        WHEN m.market_return_1m != 0 THEN (s.return_1m / m.market_return_1m) * 100
        ELSE NULL 
    END as rps_1m,
    CASE 
        WHEN m.market_return_3m != 0 THEN (s.return_3m / m.market_return_3m) * 100
        ELSE NULL 
    END as rps_3m,
    CASE 
        WHEN m.market_return_6m != 0 THEN (s.return_6m / m.market_return_6m) * 100
        ELSE NULL 
    END as rps_6m
FROM stock_returns s
JOIN market_returns m ON s.trade_date = m.trade_date;

3.2.3 RPS排名系统

-- 计算RPS排名（1-99分制）
WITH rps_scores AS (
    SELECT 
        ts_code,
        trade_date,
        rps_3m,
        PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY trade_date ORDER BY rps_3m) * 99 + 1 as rps_rank
    FROM rps_calculations
    WHERE rps_3m IS NOT NULL
)
SELECT 
    ts_code,
    trade_date,
    rps_3m,
    ROUND(rps_rank) as rps_rank
FROM rps_scores
ORDER BY trade_date DESC, rps_rank DESC;

3.3 技术架构设计

3.3.1 数据层架构

├── 原始数据层
│   ├── stock_factor (价格数据)
│   ├── stock_daily_history (历史数据)
│   └── stock_basic (基础信息)
├── 计算层
│   ├── RPS计算引擎
│   ├── 基准指数构建
│   └── 排名系统
└── 应用层
    ├── RPS筛选器
    ├── 领涨股识别
    └── 投资组合构建

3.3.2 计算流程

数据预处理: 清洗价格数据，处理复权因子
基准指数计算: 构建市场基准指数
收益率计算: 计算个股不同周期收益率
RPS值计算: 计算相对强度值
排名生成: 生成1-99的RPS排名
结果存储: 存储到rps_analysis表

4. RPS量化策略应用场景

4.1 核心应用策略

4.1.1 领涨股筛选策略

高RPS筛选: RPS排名≥80的股票
趋势确认: 结合MACD、RSI等技术指标
成交量验证: 放量突破确认
行业轮动: 识别强势行业中的领涨股

4.1.2 相对强度轮动策略

动态调仓: 根据RPS排名变化调整持仓
止损机制: RPS排名跌破50时考虑减仓
分散投资: 选择不同行业的高RPS股票
定期重平衡: 月度或季度调整组合

4.1.3 市场时机选择

牛市策略: 重点关注RPS≥80的成长股
熊市策略: 关注RPS相对较高的防御性股票
震荡市策略: 利用RPS排名变化进行波段操作

4.2 风险控制机制

4.2.1 RPS风险指标

RPS波动率: 衡量相对强度的稳定性
RPS下降速度: 监控强度衰减情况
行业集中度: 避免过度集中于单一行业
市值分布: 平衡大盘股和中小盘股

4.2.2 组合风险管理

最大回撤控制: 设定15%的最大回撤限制
单股权重限制: 单只股票不超过组合的10%
行业权重限制: 单一行业不超过组合的30%
动态止损: 基于RPS排名变化的止损机制

5. 实施计划与开发建议

5.1 短期实施计划（1-2个月）

5.1.1 核心功能开发

RPS计算引擎: 开发多周期RPS计算功能
基准指数构建: 实现市场基准指数计算
数据存储优化: 创建rps_analysis专用表
基础筛选功能: 实现RPS排名筛选

5.1.2 用户界面开发

RPS排行榜: 显示实时RPS排名
领涨股筛选: 提供高RPS股票筛选功能
趋势图表: 可视化RPS变化趋势
基础报告: 生成RPS分析报告

5.2 中期优化计划（3-6个月）

5.2.1 高级功能

行业RPS分析: 计算行业相对强度
RPS预测模型: 基于历史数据预测RPS趋势
组合优化: 基于RPS的投资组合构建
回测系统: RPS策略历史回测功能

5.2.2 性能优化

计算效率提升: 优化RPS计算算法
缓存机制: 实现RPS结果缓存
并行处理: 多线程计算提升速度
增量更新: 实现增量RPS计算

5.3 长期发展规划（6-12个月）

5.3.1 智能化升级

机器学习模型: 基于RPS的股价预测模型
因子挖掘: 发现与RPS相关的其他因子
量化策略: 开发基于RPS的量化交易策略
风险模型: 构建RPS风险评估模型

5.3.2 产品化发展

移动端应用: 开发RPS移动应用
实时推送: RPS异常变化实时提醒
社区功能: RPS策略分享和讨论
API接口: 提供RPS数据API服务

6. 成本效益分析

6.1 开发成本估算

6.1.1 人力成本

算法工程师: 2人×3个月 = 6人月
后端开发: 1人×2个月 = 2人月
前端开发: 1人×1个月 = 1人月
测试工程师: 1人×1个月 = 1人月
总计: 10人月 × 1.5万元/月 = 15万元

6.1.2 基础设施成本

服务器升级: 1万元（计算性能提升）
数据存储: 0.5万元（RPS数据存储）
第三方服务: 0.5万元（数据源等）
总计: 2万元

6.1.3 总开发成本

一次性投入: 17万元
年度维护: 3万元

6.2 收益预期分析

6.2.1 直接收益

用户增长: 预计新增活跃用户20%
付费转化: RPS功能提升付费转化率15%
客单价提升: 高级RPS功能提升客单价10%

6.2.2 间接收益

品牌价值: 提升产品技术含量和专业性
竞争优势: 在量化分析领域建立差异化优势
生态扩展: 为后续AI量化功能奠定基础

6.3 投资回报分析

投资回报周期: 预计12-15个月
年化收益率: 预计35-40%
风险调整收益: 考虑技术风险后，预计年化收益25-30%

7. 风险评估与应对

7.1 技术风险

7.1.1 计算复杂度风险

风险描述: 大规模RPS计算可能影响系统性能
应对措施: 采用增量计算、缓存机制、分布式计算
风险等级: 中等

7.1.2 数据质量风险

风险描述: 数据缺失或错误影响RPS计算准确性
应对措施: 建立数据质量监控、异常检测机制
风险等级: 低

7.2 市场风险

7.2.1 策略有效性风险

风险描述: RPS策略在特定市场环境下可能失效
应对措施: 多策略组合、动态调整、风险控制
风险等级: 中等

7.2.2 用户接受度风险

风险描述: 用户对RPS概念理解和接受需要时间
应对措施: 加强用户教育、提供详细说明、案例展示
风险等级: 低

7.3 合规风险

7.3.1 监管合规风险

风险描述: 量化分析功能需符合金融监管要求
应对措施: 及时跟进监管政策、合规性审查
风险等级: 低

8. 结论与建议

8.1 可行性总结

8.1.1 技术可行性: ✅ 高度可行

数据支撑: 完整的价格数据和技术指标数据
计算能力: 现有技术架构完全支持RPS计算
开发难度: 中等难度，技术方案成熟

8.1.2 商业可行性: ✅ 良好

市场需求: 量化投资需求旺盛
竞争优势: RPS是专业的技术分析工具
盈利前景: 预期良好的投资回报

8.1.3 运营可行性: ✅ 可行

团队能力: 现有技术团队具备开发能力
资源投入: 开发成本合理，风险可控
维护成本: 后续维护成本较低

8.2 核心优势

8.2.1 数据优势

完整性: 5,442只A股完整覆盖
时效性: 实时数据更新
准确性: 专业数据源保证质量

8.2.2 技术优势

算法成熟: RPS计算方法经过市场验证
系统稳定: 基于现有稳定的技术架构
扩展性: 易于扩展到其他量化指标

8.2.3 应用优势

实用性: 直接应用于投资决策
差异化: 提供专业的量化分析工具
教育性: 帮助用户理解技术分析

8.3 实施建议

8.3.1 优先级建议

第一阶段: 实现基础RPS计算和排名功能
第二阶段: 开发RPS筛选和可视化功能
第三阶段: 构建RPS策略和回测系统

8.3.2 关键成功因素

算法准确性: 确保RPS计算的准确性和稳定性
用户体验: 提供直观易用的界面和功能
性能优化: 保证系统响应速度和稳定性
用户教育: 帮助用户理解和使用RPS功能