问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为RSI小于65、买一量大于卖一量，且最近连续3个交易日收盘价均低于前一日收盘价的股票。该选股策略主要基于技术面的选择，通过挑选高强度卖盘的股票，认为这些股票当前为下跌趋势，可能未来会继续下跌。
选股逻辑分析
该选股策略基于技术面的选择，主要考虑了RSI指标和买卖盘情况，以及连续3日下跌的情况作为进一步筛选的条件。通过筛选出高强度卖盘的股票，期望在下跌趋势中逆市操作，以获得更高的投资收益率。
有何风险？
该选股策略完全基于技术面的选择，忽略了股票本身的基本面因素和市场的整体环境，可能存在在当前市场不利下，即使符合选股条件的股票也可能存在长期持有不利或合理性和持续性不足等风险因素。
如何优化？
建议在技术面的选择基础上，加入其他技术指标（如移动平均线、MACD等）以及基本面分析，根据市场整体环境和股票的具体情况来综合考察，提高选股准确度。
最终的选股逻辑
选股逻辑为RSI小于65、买一量大于卖一量，且最近连续3个交易日收盘价均低于前一日收盘价的股票。该选股策略基于技术面的选择，通过挑选高强度卖盘的股票，期望在下跌趋势中逆市操作，以获得更高的投资收益率。同时建议综合考虑市场整体环境和股票基本面因素，以提高选股准确度。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI
RSI(C,14)
// 计算买一和卖一的成交量
VOL1, VOL2, _, _ = GetBuySellVol()
// 计算连续3天下跌
LLV(C,3) < REF(LLV(C,3), 1) AND LLV(C,3) < REF(LLV(C,3), 2)
// 筛选符合条件的股票
RSI14 < 65 AND VOL1 > VOL2 AND LLV(C,3) < REF(LLV(C,3), 1) AND LLV(C,3) < REF(LLV(C,3), 2)；
Python代码参考
# 选股函数
import talib
def stock_picking(data):
# 计算RSI
rsi = talib.RSI(data['close'], timeperiod=14)
# 计算买一和卖一的成交量
vol1 = data['vol1']
vol2 = data['vol2']
# 计算连续3天下跌
llv3 = talib.LLV(data['close'], timeperiod=3)
llv3_flag = (llv3 < llv3.shift(1)) & (llv3.shift(1) < llv3.shift(2))
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi[-1] < 65) & \
(vol1[-1] > vol2[-1]) & \
(llv3_flag[-1])
# 获取股票代码，并返回
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。
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