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，并且三个技术指标同时出现金叉。该选股策略通过综合考虑技术指标和成交量情况，筛选出相对强势的股票。
选股逻辑分析
RSI指标用于衡量股票当前价格偏离正常状态的程度，买一量大于卖一量说明市场情绪趋于乐观，同时三个技术指标同时出现金叉表明当前价格走势可能持续上升。综合考虑这几个指标可以筛选出相对强势的股票。
有何风险？
该选股策略同样忽略了公司基本面等非技术因素的分析，并且可能无法及时对市场短期波动做出适当的反应。同时，从历史数据中找到的符合条件的股票，不一定在未来表现出色。
如何优化？
建议在筛选股票时增加对公司基本面等非技术因素的分析。另外，可以加入更多的技术指标和成交量的考虑，或者加入其他选股逻辑，提高选股精度。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI小于65，买一量大于卖一量，并且三个技术指标（如MACD、KDJ、DMI等）同时出现金叉。该选股策略通过综合考虑技术指标和成交量情况，筛选出相对强势的股票。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(C,14)
// 计算买一量和卖一量
VOL1, VOL2, _, _ = GetBuySellVol()
// 计算MACD指标
DIF, DEA, MACD = MACD(C)
// 计算KDJ指标
K, D, J = KDJ(C,H,L)
// 计算DMI指标
DI1, DI2, ADX, ADXR = DMI(H,L,C,14)
// 筛选符合条件的股票
filter_cond = RSI14 < 65 AND VOL1 > VOL2 AND DIF > DEA AND DIF > 0 AND K > D AND K > 20 AND J > 50 AND DI1 > DI2 AND ADX > 20 AND ADXR > 20
Python代码参考
# 选股函数
import talib
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MACD指标
macd, signal, hist = talib.MACD(data['close'])
# 计算KDJ指标
k, d, j = talib.STOCH(data['high'], data['low'], data['close'])
# 计算DMI指标
di1, di2, adx = talib.DMI(data['high'], data['low'], data['close'])
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & \
(vol1 > vol2) & \
(macd > signal) & \
(macd > 0) & \
(k > d) & \
(j > 50) & \
(di1 > di2) & \
(adx > 20)
# 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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