问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65，三连阴，买一量大于卖一量。该选股策略主要综合考虑了股票的技术面因素，通过筛选RSI指标、三连阴和买卖盘情况来进行选股操作。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑技术面因素，通过筛选RSI指标和三连阴指标来衡量股票的趋势和价格波动性，并通过挑选买卖盘情况来推测投资机会。
有何风险？
该选股策略只考虑了股票的技术面因素，可能会存在忽略其他股票基本面、政策和行业等因素的可能。同时，股票的买卖盘情况受市场价格波动和其他市场因素的影响，可能存在买卖盘不均和错读盘口情况等风险。
如何优化？
该选股策略可以加入其他技术面指标，如MACD等，来更全面地考虑股票的价值和投资机会。同时，应该关注股票的基本面、行业和政策等因素，并建立更为全面和精准的投资模型，控制市场风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65，三连阴，买一量大于卖一量。通过综合考虑股价波动、趋势等技术指标和买卖盘情况等因素，选择符合条件的股票。同时要注意合理权衡技术因素和基本面指标，在考虑买卖盘情况时要注意市场风险的控制。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(CLOSE, 14)
// 计算三连阴的判断条件
(CLOSE.shift(1) > OPEN.shift(1)) & (CLOSE.shift(2) > OPEN.shift(2)) & (CLOSE.shift(3) > OPEN.shift(3))
// 计算买卖盘情况的判断条件
(BIDVOL1 > ASKVOL1)
// 筛选符合条件的股票
(RSI(CLOSE, 14) < 65) & (CLOSE.shift(1) < OPEN.shift(1)) & (其他指标 >= 阈值) & (BIDVOL1 > ASKVOL1)
python代码参考
# 导入需要用到的库
import pandas as pd
import tushare as ts
# 选股函数
def stock_picking(data, threshold):
# 计算RSI指标
rsi = talib.RSI(data['close'], timeperiod=14)
# 计算三连阴的条件
triple_cond = (data['close'].shift(1) > data['open'].shift(1)) & (data['close'].shift(2) > data['open'].shift(2)) & (data['close'].shift(3) > data['open'].shift(3))
# 计算买卖盘情况的条件
bid_ask_cond = (data['bidvol1'] > data['askvol1'])
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & triple_cond & bid_ask_cond & (其他指标 >= threshold)
# 按照成交量从大到小进行排序
rank_data = data[filter_cond].sort_values(by='volume', ascending=False)
stock_list = rank_data.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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