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，竞价时下跌2%以上或上涨2%以上买入大单，特大单总买入量大于0.7亿元的股票。该选股策略主要关注股票的量价关系和资金流向，并结合短期价格走势进行选股。
选股逻辑分析
该选股策略既关注股票的技术面因素（如RSI指标、买卖量比等），又考虑到股票的资金流向和价格走势，选股的效果较为全面。通过筛选出竞价时出现大单买入（买入量大于特定阈值）的股票，可以较好地捕捉到资金流入的方向，从而更好地判断股票的走势。
有何风险？
该选股策略可能会忽略股票的基本面因素，如公司盈利能力等。同时该选股策略是依据短期市场走势进行股票筛选，因此可能对于股票的长期走势不具备较好的判断能力。此外，大单买入量大，可能存在信息泄露等风险。
如何优化？
该选股策略可以结合其他股票筛选因素，如股票市值、基本面指标等进行联合筛选，综合考虑股票的各方面因素。同时也可以结合其他技术指标和基本面分析方法进行综合判断。另外，对于特大单买入量的阈值，需要时刻调整，以适应市场变化。
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，竞价时下跌2%以上或上涨2%以上买入大单，特大单总买入量大于0.7亿元的股票，并结合其他技术指标和基本面因素进行股票筛选。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(CLOSE,14)
// 计算买一和卖一的成交量
VOL1, VOL2
// 筛选符合条件的股票
(CLOSE/REF(CLOSE,1)-1>0.02 OR CLOSE/REF(CLOSE,1)-1< -0.02) AND (VOL1 > VOL2) AND TOTALSUM>SUM(VOL>=10000,1)/10000*0.7
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)
# 计算买一和卖一的成交量
vol1 = data['vol1']
vol2 = data['vol2']
# 计算特大单总买入量
total_sum = data['total_sum']
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & (vol1 > vol2) & ((data['close']/data['pre_close']-1 > 0.02) | (data['close']/data['pre_close']-1 < -0.02)) & (total_sum > 70000000)
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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