问财量化选股策略逻辑
选股逻辑包括：RSI指标小于65、外盘/内盘大于1.3、流通市值大于100亿元。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了技术面和量价面因素，同时加入流通市值作为基本面因素，能够更好地筛选出具备一定上涨潜力的大盘蓝筹股。
有何风险？
该选股策略同样可能存在过度依赖历史表现和过度侧重大盘蓝筹的风险，同时忽略了一些潜在低估的小盘股。此外，过于依赖流通市值的选股策略可能存在将高流通市值的热门股票当做高质量公司的误区。
如何优化？
为了优化选股策略，可以尝试以下方式：
- 加入更多的指标，例如PE、股息率、市净率等基本面指标，以及简单的技术指标如MA、MACD等，裁剪热门的涨停概率等指标，结合基本面、技术面和量价面等因素，提高选股的全面性和稳定性；
- 对股票的历史表现进行充分的统计分析和验证，避免过度依赖历史表现，改善策略的适应性和灵活性；
- 对流通市值进行更加细致的划分和分析，例如可以设置流通市值的阈值并进行分层选股，对不同层级的股票进行不同的操作。
最终的选股逻辑
选股逻辑包括：RSI指标小于65、外盘/内盘大于1.3、流通市值大于100亿元。为了优化策略，我们可以逐渐加入更多的指标和因素，例如基本面、技术面、量价面等，以提高策略的全面性和稳定性。
同花顺指标公式代码参考
选股公式： (
(rsi(14) < 65) AND (otv / itv >= 1.3) AND (circ_mv >= 10000000000)
)
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)
if history_quotes is None or len(history_quotes) < 20:
continue
rsi = ak.stock_zh_index_daily_tx(stock_code)
if rsi is None or len(rsi) < 14 or rsi.iloc[-1]["rsi14"] >= 65:
continue
day_quotes = ak.stock_zh_a_minute_em(stock_code, period="daily")
if day_quotes is None or len(day_quotes) < 1:
continue
latest_quote = day_quotes.iloc[-1]
if latest_quote["外盘"] / latest_quote["内盘"] >= 1.3:
market_cap = ak.stock_zh_a_circulate_mv(stock_code)
if market_cap is not None and market_cap >= 10000000000:
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']}")
## 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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