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、高点为两日最高。该选股策略通过技术面挑选出价格相对低估，市场买盘强势，且股价处于近期高位的优质股票，在股价相对高位的情况下进行投资。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑股票的价格是否低估，市场买盘是否强势以及股价是否处于近期高位。在股票价格相对低估且市场资金强势的情况下，选股策略认为该股票被低估，有望在未来价格上涨。通过股价处于近期高位来判断市场对该股票的看好程度，可以更好地选择具有上涨潜力的优质股票。
有何风险？
该选股策略较为依赖近期股价，如果市场情绪发生剧烈变化或者股票公司发生不利的事件，则可能导致股价迅速下跌，造成较大的损失。此外，该策略过于依赖单一指标，存在选股范围过窄的问题。
如何优化？
选股策略应该采用多因子模型，综合考虑多个技术面指标，如市盈率、市净率、RSI指标、动量指标等，加入财务面因素的分析，如公司的财务数据及行业户口发展等。此外，还应该加入基本面的考量，如公司的工商注册信息、财务数据、管理层情况等，进一步减少单一因素的依赖，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、高点为两日最高。该选股策略寻找价格相对低估，市场买盘强势，且股价处于近期高位的优质股票，在股价相对高位的情况下进行投资。
同花顺指标公式代码参考
// 计算13日RSI
RSI(C,13)
// 计算买一和卖一的成交量
VOL1, VOL2, _, _=GetBuySellVol()
// 计算两日最高价
HIGH2=HHV(HIGH,2)
// 筛选RSI小于65、买一量大于卖一量、高点为两日最高非科创板股票
RSI13 < 65 AND VOL1 > VOL2 AND HIGH == HIGH2 AND SELECT_SECTORS != 13;
Python代码参考
# 选股函数
import talib
def stock_picking(data):
# 计算13日RSI
rsi = talib.RSI(data['close'], timeperiod=13)
# 计算买一和卖一的成交量
vol1 = data['vol1']
vol2 = data['vol2']
# 计算两日最高价
high2 = data['high'].rolling(window=2).max()
# 筛选RSI小于65、买一量大于卖一量、高点为两日最高非科创板股票
filter_cond = (rsi[-1] < 65) & \
(vol1[-1] > vol2[-1]) & \
(data['high'][-1] == high2[-1]) & \
(data['select_sectors'] != 13)
# 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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