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，9点25分涨幅小于6%。该选股策略主要考虑股票价格的超卖状态、市场情绪以及短期涨幅等因素，以达到风险控制和投资回报的平衡。
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，买一量大于卖一量说明市场情绪较为乐观。9点25分涨幅小于6%则是考虑短期内股票价格上涨的速度和幅度。综合考虑三个因素可以更好地把握市场的热点和趋势，从而更好地进行投资。
有何风险？
该选股策略同样忽略了股票的财务数据和行业趋势等因素，且只考虑了技术指标、市场情绪和短期涨幅等因素，存在一定的风险。同时，短期内股票价格上涨的速度和幅度可能远高于长期持有的回报，需要注意风险控制。
如何优化？
应该综合考虑公司的基本面、财务数据、行业趋势、技术指标和市场情况等因素，结合自身的投资风格，选取更适合自己的选股策略，并注意进行风险控制和投资组合构建。
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，9点25分涨幅小于6%。需要结合公司的基本面、财务数据、行业趋势、技术指标和市场情况等因素进行综合考虑，并根据自身的投资风格，选取更适合自己的选股策略。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(C, 14)
// 计算股价
close
// 计算买一和卖一的成交量
VOL1, VOL2
// 计算涨幅
((OPEN - PRECLOSE) / PRECLOSE) * 100
// 筛选符合条件的股票
(turnover0 - turnover3) > 0 and vol1 > vol2
and rsi6 < 65 and ((open - preclose) / preclose) * 100 < 6
Python代码参考
# 导入需要用到的库
import pandas as pd
import talib
# 选股函数
def stock_picking(data):
# 计算RSI指标
rsi = talib.RSI(data['close'], timeperiod=14)
# 计算股价
close = data['close']
# 计算买一和卖一的成交量
vol1 = data['vol1']
vol2 = data['vol2']
# 计算9点25分的涨幅
open_price = data['open']
preclose_price = data['preclose']
increase = (open_price - preclose_price) / preclose_price
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (data['tmv'] > 1000000000) & \
((vol1 - vol2) > 0) & \
(rsi < 65) & \
(increase < 0.06)
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。
