问财量化选股策略逻辑
本选股策略为：RSI指标小于65，涨跌幅×超大单净量，MACD零轴以上。期望通过技术面、资金面等因素的考虑，选择具备较好市场提升空间和投资价值的个股。
选股逻辑分析
本选股策略主要依据技术面及资金面等因素进行股票筛选。其中选择RSI指标小于65，旨在排除市场短期内表现过于弱势的个股；选择涨跌幅×超大单净量，通过资金面综合考虑股票流通性和成交量，排除低流动性的个股；选择MACD零轴以上，认为此时市场处于上涨趋势，个股存在比较好的投资价值。期望通过多方面因素的考虑，筛选出具备较好市场战斗力的优质股票。
有何风险？
本选股策略仍有严重误判股票的可能性，例如，个别个股因为财务数据等问题调整，而无法取得理想表现；市场历史环境变化，导致选股策略不再适用。此外，部分热门概念股可能存在泡沫等问题，而发生价格崩盘等风险。需要投资者对市场风险有清晰的认识，并及时调整仓位，控制个股风险和市场风险。
如何优化？
可以在原有策略的基础上，加入其他的技术指标、市场热点因素等，从更多角度出发，筛选市场走势及个股表现良好的优质股票。例如，加入OBV、DMI等技术指标，从量价关系、趋势等多方面进行股票筛选；加入业绩、估值等基本面因素，以获得更多维度的信息。同时建议加强风险管理意识，及时调整仓位，控制个股风险和市场风险。
最终的选股逻辑
本选股策略为：RSI指标小于65，涨跌幅×超大单净量，MACD零轴以上。期望通过技术面及资金面等因素的考虑，选择具备较好市场提升空间和投资价值的个股。
同花顺指标公式代码参考
涨跌幅×超大单净量: ((收盘价-前收盘价)/前收盘价) * （成交金额-超大单成交额）/成交金额
MACD：DIFF-DEA，各自有它们的公式，不再赘述。
python代码参考
# 导入需要使用的库
import pandas as pd
import tushare as ts
# 选股函数
def stock_picking():
# 获取RSI指标小于65，涨跌幅×超大单净量，MACD零轴以上的股票
data = ts.get_today_all()
data.dropna(inplace=True)
hist_data = ts.get_hist_data(code_list=data['code'].tolist(), ktype='D', start=(pd.Timestamp.today() - pd.Timedelta('300 days')).strftime('%Y-%m-%d'))
calc_data = pd.concat([data,hist_data],axis=1,join='inner')
calc_data['huge_capital'] = calc_data['amount'] - calc_data['large_sell'] - calc_data['large_buy']
calc_data['MACD'] = calc_data['close'].ewm(span=12).mean() - calc_data['close'].ewm(span=26).mean()
calc_data['DIFF'] = calc_data['MACD'].ewm(span=9).mean()
filter_data = calc_data[(calc_data['rsi'] < 65) & (((calc_data['close'] - calc_data['close'].shift(1))/calc_data['close'].shift(1)) * (calc_data['amount'] - calc_data['huge_capital'])/calc_data['amount'] > 0) & (calc_data['MACD'] > 0)]
filter_data = filter_data[['name','industry','open','price','outstanding','totals','totalAssets','liquidAssets','fixedAssets','reserved','reservedPerShare','esp','bvps','pb','timeToMarket']]
return filter_data
## 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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