问财量化选股策略逻辑
本选股策略为：RSI指标小于65，今日上涨幅度大于1%，选取主板股票，机构抄底的股票，期望获得超额收益。
选股逻辑分析
该选股策略主要依据RSI指标、涨跌幅度、股票是否为主板股票、机构抄底等因素，通过筛选符合条件的高质量股票，实现稳健收益增长。
有何风险？
该选股策略过于依赖技术面的因素，忽略了其他基本面数据和市场热点等信息对股票价格的影响。同时，股票价格波动较大，可能会存在一定的风险。
如何优化？
可以加入更多的技术分析指标，并根据历史数据进行回测，进行股票池优化，选择更能稳定获得高回报的股票。同时，在策略执行过程中，可以加入其他基本面数据，以及市场情绪、市场热点等因素，综合考虑各种因素，得到更加准确的选股策略。此外，可以加入风控措施，如止损，分散投资组合，以降低风险。
最终的选股逻辑
本选股策略为：RSI指标小于65，今日上涨幅度大于1%，选取主板股票，机构抄底的股票，筛选符合条件的股票进行投资，注重风险控制和分散投资组合。
同花顺指标公式代码参考
// 建立选股语句
select stock_market_data.*
from stock_market_data, stock_basic_data, institutional_data
where stock_market_data.rsi < 65 and
stock_market_data.today_increase_rate > 1 and
stock_market_data.stock_code = stock_basic_data.stock_code and
stock_basic_data.is_main = 1 and
stock_market_data.stock_code = institutional_data.stock_code and
institutional_data.institutional_net_buy > 0
order by institutional_data.institutional_net_buy desc
limit 5;
注意：is_main代表是否为主板股票，institutional_net_buy代表机构净买入。
python代码参考
# 导入需要使用的库
import pandas as pd
import tushare as ts
# 选股函数
def stock_picking():
# 获取满足要求的股票信息并按机构抄底进行排序，返回前5只股票
today = ts.get_today_all()
filter_data = today[(today['open'] < today['settlement']) & (today['changepercent'] > 1) &
((today['exchange'] == 'SZSE') | ((today['exchange'] == 'SSE') & (today['code'].str.startswith('6'))))]
institutional_data = ts.inst_detail(start_date='', end_date='', symbol='')
institutional_data = institutional_data.groupby('code')['bamount'].sum().reset_index()
filter_data = pd.merge(filter_data, institutional_data, on=['code'], how='left').fillna(0)
filter_data = filter_data[filter_data['bamount'] > 0]
filter_data = filter_data.sort_values(by='bamount', ascending=False).head(5)
# 计算RSI指标，并筛选RSI指标小于65的股票
history_data = ts.pro_bar(ts_code=filter_data['ts_code'].tolist(), adj='qfq', freq='D', start_date='20100101', end_date='')
rsi_14 = ta.RSI(history_data['close'], timeperiod=14)
filter_data = filter_data[rsi_14 < 65]
# 计算涨跌幅度和选股依据，并返回选股结果
daily_return = filter_data['close'] / filter_data['open'] - 1
filter_data['daily_return'] = daily_return
stock_list = filter_data['ts_code'].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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