问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为RSI小于65、KDJ（K）增长值、振幅大于1的股票。选股逻辑主要用于判断短期涨势的个股，结合振幅筛选波动较大的品种。
选股逻辑分析
选股逻辑主要基于技术面指标RSI和KDJ的分析，通过RSI指标反映出股票的超卖情况，通过KDJ指标反映出股票的短期涨势。同时，综合加入振幅这一指标，筛选波动较大的品种，获取更高的收益。
有何风险？
该选股策略忽略了基本面因素的考量，可能存在一定的误判和风险。同时，在KDJ指标的基础上，只考虑了K线的增长值，未考虑D线和J线的变化情况，可能会忽略市场潜在的趋势反转信号。
如何优化？
可以引入其他技术面指标和基本面因素的考量，如换手率、资金流向、盈利能力、市场竞争等，综合判断个股的价值和风险。同时，在KDJ指标的分析中，可以综合考虑K、D、J三线的走势情况，而不仅仅是K线的变化。除此之外，可以加入其他技术分析工具，如布林带、DMI等，以提高选股的成功率和收益水平。
最终的选股逻辑
选股策略为RSI小于65、KDJ（K）增长值、振幅大于1的股票。在筛选股票时，综合考虑KDJ三线的走势情况、振幅等因素，综合判断个股的价值和风险。
同花顺指标公式代码参考
通达信代码：RSI(CLOSE, 14) < 65 AND KDJ(K, D, J, 9, 3, 3) - REF(KDJ(K, D, J, 9, 3, 3), 2) > 0 AND AMPLITUDE() > 1;
python代码参考
# 选股函数
def stock_picking(data):
# 计算RSI
rsi = talib.RSI(data['close'], 14)
# 计算KDJ
kdj = talib.STOCH(data['high'], data['low'], data['close'], fastk_period=9, slowk_period=3, slowd_period=3)
# 计算KDJ的K线增长值
kdj_diff = kdj['slowk'] - kdj['slowk'].shift(2)
# 计算振幅
amplitude = (data['high'] - data['low']) / data['close'] * 100
# 筛选条件
cond1 = rsi < 65
cond2 = kdj_diff > 0
cond3 = amplitude > 1
# 综合筛选条件
cond = cond1 & cond2 & cond3
stock_list = []
if sum(cond) >= 5:
selected_data = data[cond]
selected_data = selected_data.sort_values(by='pctChg', ascending=False)
for i in range(5):
stock_list.append(selected_data.index[i])
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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