问财量化选股策略逻辑
选股逻辑包括：RSI指标小于65、外盘/内盘比值大于1.3，针对2021年的数据进行筛选。
选股逻辑分析
与原逻辑相比，针对2021年的数据进行筛选，可以更好地反映当前市场情况。通过RSI和量价分析，结合具体时间窗口的市场情况，可以选择更具有潜力和价值的股票。
有何风险？
由于该选股策略只针对2021年的数据进行筛选，可能无法实现历史回测和未来预测。同时，由于市场波动性和不确定性，选股策略仍存在一定风险和局限性。
如何优化？
为了进一步优化该选股策略，可以考虑以下几点方法：
- 通过扩大数据样本量、调整时间窗口等方法，实现对历史和未来市场变化的更好预测和分析，提高选股精度和可靠性。
- 引入更多技术指标和量化方法，综合考虑市场情况、行业发展、政策变化等因素，选择更具有潜力和价值的股票。
- 在选股的基础上，需要进行有效的风险管理和资产配置，避免过度集中风险，提高资产整体回报率。
最终的选股逻辑
选股逻辑包括：RSI指标小于65、外盘/内盘比值大于1.3，针对2021年的数据进行筛选，并综合考虑其他因素，如行情类型、涨幅情况、市盈率等。
同花顺指标公式代码参考
无特定技术指标，只需获取股票的RSI、内外盘比值等数据并进行简单筛选即可。
python代码参考
import akshare as ak
# 获取当前A股股票列表
stock_list = ak.stock_zh_a_spot_em()
picked_stocks = []
for stock_code in stock_list.index:
# 获取股票数据
history_quotes = ak.stock_zh_a_daily(stock_code, start_date="20210101")
if history_quotes is None or len(history_quotes) < 26:
continue
rsi = ak.stock_zh_index_daily_tx(stock_code, start_date="20210101")
if rsi is None or len(rsi) < 14 or rsi.iloc[-1]["rsi14"] >= 65:
continue
quotes_snap = ak.stock_zh_a_quote_sina(stock_code)
if quotes_snap is None or " Outer" not in quotes_snap["in_out_ratio"]:
continue
out_in_ratio = float(quotes_snap["in_out_ratio"].split()[0])
if out_in_ratio <= 1.3:
continue
current_quote = ak.stock_zh_a_spot_em(stock_code)
if current_quote is None or current_quote.iloc[0]["涨跌幅"] <= -3:
continue
picked_stocks.append({"code": stock_code, "name": stock_list.loc[stock_code]["名称"]})
# 输出符合条件的股票代码和名称
for stock in picked_stocks:
print(f"{stock['code']}、{stock['name']}")
其中，添加了实时行情数据的筛选条件，对当前涨幅低于-3%的股票进行过滤，避免选择过度下跌或即将大幅下跌的股票。
## 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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