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，（昨日换手率乘以今日竞价成交量除以昨日成交量）在0.5到2之间。该选股策略主要通过技术指标、市场情绪和成交量，筛选出有可能存在上涨机会的股票。
选股逻辑分析
RSI指标用于判断股票价格当前是否处于超卖状态，买一量大于卖一量说明市场情绪趋于乐观，同时策略加入了成交量的指标（昨日换手率乘以今日竞价成交量除以昨日成交量），这是为了排除大宗交易和龙虎榜成交等因素的影响，更加准确地判断价格涨势。综合考虑技术指标、市场情绪和成交量，能够在短期内找到有可能存在上涨机会的股票。
有何风险？
该策略过度依赖技术指标，忽略了部分基本面因素的影响，股票选择存在一定的风险。同时，成交量波动较大，容易受到市场情绪、政策等因素的影响，加入成交量指标可能会增加误判的概率。
如何优化？
可以加入一些基本面因素，如股票所处行业、经营状况、财务指标等，对股票进行综合考量。同时，可以选择其他成交量指标，如成交额、成交笔数等，更加准确地判断价格涨势。
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，（昨日换手率乘以今日竞价成交量除以昨日成交量）在0.5到2之间。该选股策略综合考虑技术指标、市场情绪和成交量，筛选出有可能存在上涨机会的股票。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(C, 14)
// 计算买一和卖一的成交量
VOL1, VOL2
// 计算成交量指标
TODAY_VOL = VOL1 + VOL2
YESTERDAY_VOL
YESTERDAY_TURNOVER = VOL1（或VOL2，相对应）*2/C
YESTERDAY_TURNOVER_RATE = YESTERDAY_TURNOVER/ YESTERDAY_VOL
// 筛选符合条件的股票
(YESTERDAY_TURNOVER_RATE * TODAY_VOL/YESTERDAY_VOL)>0.5 and (YESTERDAY_TURNOVER_RATE * TODAY_VOL/YESTERDAY_VOL)<2
Python代码参考
# 导入需要的库
import pandas as pd
import numpy as np
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']
# 计算成交量指标
today_vol = vol1 + vol2
yesterday_vol = ...
yesterday_turnover = ...
yesterday_turnover_rate = ...
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & \
(vol1 > vol2) & \
((yesterday_turnover_rate * today_vol / yesterday_vol) > 0.5) & \
((yesterday_turnover_rate * today_vol / yesterday_vol) < 2)
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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