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、资金强度由大到小。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，且成交量比较大的优质股票，在资金强度逐渐提高的情况下进行投资。
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是否伴随大量资金的流入。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。通过筛选历史上资金流入持续上升的股票，可以更好地预测股票价格的走势。
有何风险？
该选股策略基于技术面指标，无法全面反映公司的经营情况和内在价值。此外，该策略过于依赖单一指标，存在选股范围过窄的问题。同时，资金强度的高低不一定能够准确预测股票价格的走势，有着一定的风险。
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，同时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，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、资金强度由大到小。该选股策略寻找价格相对低估，市场买盘强势，且成交量比较大的优质股票，在资金强度逐渐提高的情况下进行投资。
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13日资金强度
FI:=SMA((((C-LOW)-(HIGH-C))/(HIGH-LOW))*V,13,1);
// 筛选RSI小于65、买一量大于卖一量、资金强度由大到小非科创板股票
RSI13 < 65 AND VOL1 > VOL2 AND FI > Ref(FI,-1) 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13日资金强度
c = data['close']
high = data['high']
low = data['low']
v = data['vol']
fi = talib.SMA((((c-low)-(high-c))/(high-low))*v, timeperiod=13)
# 筛选RSI小于65、买一量大于卖一量、资金强度由大到小非科创板股票
filter_cond = (rsi[-1] < 65) & \
(vol1[-1] > vol2[-1]) & \
(fi[-1] > fi[-2]) & \
(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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