问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为RSI指标小于65、连续七天阴线和量比大于1.5且小于6的股票。选取符合条件的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要从技术面和基本面入手，通过RSI指标、技术形态和成交量等因素进行综合判断。RSI小于65表明市场并未过度反应，同时技术形态的七连阴也反映出股价的下跌趋势，加上成交量的限制可以避免市场成交量异常的影响，同时也具有一定的安全性。该选股策略综合考虑了技术面和基本面的因素，具有一定的实用性和可行性。
有何风险？
该选股策略虽然综合考虑了技术面和基本面的因素，但仍存在一定市场风险。选股策略在判断技术面和基本面时，对不同指标的权重分配在实际操作中可能会存在不同的选择，可能会影响选股策略的准确性和稳健性。除此之外，该选股逻辑在判断成交量时，选择的阈值可能受到市场变化的影响而需要不断更新。在实际获取数据时，数据的准确性也是需要关注的一个问题。
如何优化？
在这个基础上，可以考虑引入更多的指标如动量、影线等，来强化策略的效果。将数据来源的问题考虑为一个重点，可选用更为可靠的数据源来提高数据的质量。此外，在策略的持续使用中需要关注市场变化和风险，灵活调整策略，以保证其持续优化和稳健性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为RSI小于65，连续七天阴线且成交量介于1.5倍和6倍之间。该选股策略综合考虑了技术面和基本面的因素，通过RSI指标、技术形态和成交量等因素进行综合判断，同时也具有一定的实用性和安全性。需要持续地优化和调整，以适应市场的变化和不确定性因素，并注意数据来源和质量的选择。
同花顺指标公式代码参考
- RSI指标公式：RSI(C,N)，其中CLOSE为收盘价序列，N代表RSI的计算天数，默认为14天。
- 成交量比指标公式：VOL/CAPITAL，其中VOL为成交量，CAPITAL为流通市值。
python代码参考
import akshare as ak
def pick_stocks():
sorted_stocks = []
for stock_code, stock_info in ak.stock_zh_a_spot_em().iterrows():
if ak.stock_board_concept(stock_code).values[0][0] == "st":
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
history_quotes = ak.stock_zh_a_hist(stock_code, start_date="20210101", end_date="20210701")
if history_quotes is None or len(history_quotes) < 7 or \
sum(history_quotes[-7:]["close"] <= history_quotes[-7:]["open"]) != 7:
continue
quote_today = ak.stock_zh_a_history_sina(stock_code, "20210701")
if quote_today is None or quote_today["pct_change"][0] <= 0:
continue
vol_capital = ak.stock_zh_a_daily(stock_code, start_date="20210101").tail(1)["vol"]/stock_info["流通股本"]
if vol_capital.values[0] < 1.5 or vol_capital.values[0] > 6:
continue
sorted_stocks.append({"code": stock_code, "name": stock_info["名称"]})
for stock in sorted_stocks:
print(f"{stock['code']}、{stock['name']}")
以上为使用Python实现该选股策略的代码参考，通过调用akshare接口实现了选股的逻辑。该选股策略综合考虑了技术面、基本面和成交量等因素，具有一定的实用性和可行性。需要持续地优化和调整，以适应市场的变化和不确定性因素，并注意数据来源和质量的选择。
## 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？
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