问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为RSI小于65、流通市值50亿-100亿、昨日主力控盘。该选股策略基于技术面以及资金面因素，选取走势较好的股票且具有主力资金关注度。
选股逻辑分析
该选股策略同样参考了技术面因素，通过RSI指标筛选出近期走势相对平稳的股票，同时选股范围控制在流通市值50亿-100亿的股票范围内。在此基础上，加入了资金面的因素，要求昨日主力控盘，则说明该股票受到主力资金的追捧，具有一定的投资价值。
有何风险？
该选股策略同样存在选股条件较为单一的问题，忽略了一些其他重要的因素如基本面因素、行业因素等。同时，昨日主力控盘这个条件会在一定程度上与市场资金的变化有关，具有一定的时效性。此外，数据的准确性和更新频率也需要注意，避免数据偏差的影响。
如何优化？
可以加入更多重要的因素作为选股条件，如基本面因素、行业因素等，以加强对个股风险的控制，同时加入更多技术面指标或以数据挖掘的方式发现股票的价格走势的特点。另外，可以优化资金面的选股条件，例如可加入资金流入量、持仓变动等指标，以达到更好的选股效果。
最终的选股逻辑
选股逻辑为RSI小于65、流通市值50亿-100亿、昨日主力净额为正的股票。
同花顺指标公式代码参考
RSI指标公式
LC:=REF(CLOSE, 1);
AA:=SMA(MAX(CLOSE-LC,0),N,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),N,1)*100;
RSI:EMA(AA,M);
python代码参考
# 计算RSI指标
def calc_rsi(close, n):
lc = close.shift(1)
aa = pd.Series(np.nan,index=close.index)
aa[n-1:] = close.sub(lc).clip(lower=0).rolling(n).mean() / close.sub(lc).abs().rolling(n).mean() * 100
rsi = aa.ewm(com=1.0/14, adjust=False).mean()
return rsi
# 选股函数
def stock_picking(data):
# 计算RSI指标
rsi = calc_rsi(data['close'], 14)
# 根据市值、RSI选取股票
cond = (data['negotiableMV'] >= 5e10) & (data['negotiableMV'] <= 1e11) & (rsi < 65)
# 筛选昨日主力净额为正的股票
cond &= (data['mainBuy'].shift(1) > 0)
stock_list = []
if sum(cond) >= 5:
selected_data = data[cond]
selected_data = selected_data.sort_values(by='preClose', ascending=False)
for i in range(5):
stock = selected_data.index[i]
if selected_data.loc[stock, 'changePct'] < 9.9:
stock_list.append(stock)
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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