问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为RSI指标小于65、连续七天阴线、企业性质。选取符合条件的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑在技术面基础上，加入了企业性质作为选股因素，通过RSI指标和连续七天阴线寻找强势股票，同时考虑企业性质的影响。企业性质指的是公司所属的行业、规模、产业链地位等方面的因素。根据企业性质，判断其发展前景和价值，从而排除风险较高、经营情况较差的股票。该选股逻辑整体思路较为全面，可以综合分析技术面和基本面，寻找有价值的投资标的。
有何风险？
企业性质的判断过于依赖基本面数据，容易受到政策、行业环境和市场变动的影响，需要进行不断的更新和调整。同时，企业性质也是一个相对较为宏观的因素，需要进行适当的细分和精细化分析，避免出现概念和分类模糊的情况。此外，过分关注企业性质，容易忽略股票的短期波动和趋势，需要加强技术面分析，进行综合判断。
如何优化？
在选股过程中，应该充分考虑企业性质和技术面因素。可以加入更多的基本面分析，比如财务数据、企业治理、行业竞争力等方面的因素，构建更加全面和准确的选股模型。在实践中，可以利用机器学习和人工智能等算法，进行数据挖掘和量化分析，提高选股策略的精度和稳定性。同时，需要注意调整企业性质的判断标准，以满足实际需求和市场变化。
最终的选股逻辑
选股逻辑为RSI指标小于65、连续七天阴线、企业性质。通过技术面和基本面综合分析，筛选优秀的股票。在实践中，可以加入更多的分析和算法技术，比如机器学习、人工智能等，提高选股的精度和稳定性。
同花顺指标公式代码参考
- RSI指标公式：rsi(C,N1)，其中CLOSE为收盘价序列，N1代表RSI的计算天数，默认为14。
python代码参考
import akshare as ak
def pick_stocks():
sorted_stocks = []
stock_list = ak.stock_zh_a_spot_em()
for stock_code in stock_list.index:
if ak.stock_board_concept(stock_code).values[0][0] == "st":
continue
# 判断RSI小于65, 七连阴, 企业性质
rsi = ak.stock_zh_index_daily_tx(stock_code, start_date="20210101")
if rsi is None or len(rsi) < 14 or rsi.iloc[-1]["rsi14"] >= 65:
continue
history_quotes = ak.stock_zh_a_hist(stock_code, start_date="20210101", end_date="20210701")
if history_quotes is None or len(history_quotes) < 7 or \
sum(history_quotes[-7:]["close"] <= history_quotes[-7:]["open"]) != 7:
continue
industry = ak.stock_sector_detail(stock_code)["所属行业"].values[0]
if industry in ["金融行业", "地产行业", "非可比公司"]:
continue
sorted_stocks.append({"code": stock_code, "name": stock_list.loc[stock_code]["名称"], "industry": industry})
sorted_stocks = sorted(sorted_stocks, key=lambda k: k["industry"])
for stock in sorted_stocks:
print(f"{stock['code']}、{stock['name']}，所属行业：{stock['industry']}")
该选股逻辑加入了企业性质作为判断因素，同时进行了技术面和基本面分析，通过综合判断，筛选出有价值的股票。在实践中，可以加入更多的技术指标和基本面因素，以更好的判断股票的趋势和价值。同时需要注意行业判断的准确性，可以加入其他的筛选条件进行过滤，以选出表现较为优秀的股票。
## 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？
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