问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65，买一量大于卖一量，按个股热度从大到小排序名。该选股策略主要考虑股票价格的当前状况和市场情绪，同时也考虑股票的市场热度。
选股逻辑分析
RSI指标用于判断股票价格当前是否处于超卖状态，同时买一量大于卖一量说明市场情绪较为乐观，按照个股热度从大到小排序也能够更好反映当前市场的热度状况。该选股策略适用于寻找低估值、高热度的品种。
有何风险？
可能会出现热度虚高的情况，而该股票基本面实际情况差，也可能存在其他市场环境不稳定等风险，需要建立全面的股票分析系列指标辅助决策。
如何优化？
需要更加全面地考虑公司的基本面和财务数据，在选股的过程中不应该忽略公司的成长性、市场份额以及竞争情况等重要因素。建立辅助指标比如每股收益（EPS）、股票PEG比率等，结合个股的市场热度来选股，更全面地反应股票的状况。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65，买一量大于卖一量，按照个股热度从大到小排序名，同时需要全面考虑公司的基本面、财务数据以及市场竞争状况等。应建立合适的投资策略体系，提高选股的科学性和准确性。
同花顺指标公式代码参考
// 计算 RSI 指标
RSI(C, 14)
// 计算买一和卖一的成交量
VOL1, VOL2
// 按个股热度从大到小排序
SORTBY(VOL5)
// 筛选符合条件的股票
RSI < 65 and VOL1 > VOL2
Python代码参考
# 导入需要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import talib
# 选股函数
def stock_picking(data):
# 计算RSI指标
rsi = talib.RSI(data['close'], timeperiod=14)
# 计算买一和卖一的成交量
vol1 = data['vol1']
vol2 = data['vol2']
# 按个股热度从大到小排序
data = data.sort_values('vol5', ascending=False)
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & \
(vol1 > vol2)
stock_list = data[filter_cond].index.tolist()
return stock_list
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
