问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为RSI小于65、流通市值50亿-100亿、前日实际换手率大于3%且小于28%。选取符合条件的股票进行投资。
选股逻辑分析
该选股策略主要结合了技术面和基本面因素进行股票选取，综合考虑了RSI指标、流通市值和前日实际换手率等因素，选取符合条件的股票进行投资。RSI指标反映了短期内的超买或超卖状态，选股时应控制RSI指标的值在合理的区间内；流通市值反映了股票的市值规模，选股时需考虑流通股的变化情况；前日实际换手率则反映了股票流通性的情况，选股时应关注实际换手率的情况，确保股票流动性良好。
有何风险？
该选股策略主要考虑了技术面和基本面因素进行股票选取，但依然存在一定风险。首先，RSI指标只能反映短期内的超买或超卖状态，如果选股周期过于短期，可能会因为市场短期波动过大而产生不必要的交易成本；其次，前日实际换手率并不能完全反映股票的流通性，也需要考虑其他因素，如市场宏观环境等；流通市值反映了股票的市值规模，但并不能完全反映公司的价值，需结合其他因素进行分析。
另外，该选股策略仅考虑了流通市值50亿-100亿范围内的股票，可能会忽略掉其他有潜力的股票，存在选股不准确性的风险。
如何优化？
该选股策略的优化可以增加更多的技术面和基本面因素的考虑。例如，可以考虑增加均线系统、成交量、涨跌幅和市盈率等指标进行综合分析，以获取更准确、更全面的选股策略。同时，应结合其他因素如市场宏观环境等，综合分析进行选股，以确保选股的准确度和稳定性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为RSI小于65、流通市值50亿-100亿、前日实际换手率大于3%且小于28%。需结合技术面和基本面因素等多个指标进行综合分析，以获取更准确、更全面的选股策略。
同花顺指标公式代码参考
选股逻辑中未涉及同花顺特定指标，故不提供。
python代码参考
import tushare as ts
def pick_stocks():
sorted_stocks = []
for stock_code in ts.get_stock_basics().index:
if 'ST' in ts.get_stock_basics()['name'][stock_code]:
continue
if ts.get_stock_basics()['totals'][stock_code] * ts.get_stock_basics()['price'][stock_code] < 5E10 or ts.get_stock_basics()['totals'][stock_code] * ts.get_stock_basics()['price'][stock_code] > 1E11:
continue
k_data = ts.get_k_data(stock_code, start='2021-01-01', end=None, ktype='D')
if k_data['close'].iloc[-1] < k_data['ma30'].iloc[-1]:
continue
turnover = ts.get_hist_data(stock_code)['turnover'][1]
if not 3 < turnover < 28:
continue
rsi = ts.STOP_TRADE_LIMIT_CS[stock_code]
if rsi >= 65:
continue
score = rsi + 10
sorted_stocks.append({"code": stock_code, "name": ts.get_realtime_quotes(stock_code)['name'][0], "score": score})
sorted_stocks = sorted(sorted_stocks, key=lambda k: k['score'], reverse=True)
for stock in sorted_stocks[:10]:
print(f"{stock['code']}、{stock['name']}、得分：{stock['score']}")
以上为使用Python实现该选股策略的代码参考。该选股策略主要在技术面和基本面同时考虑了RSI指标、流通市值和前日实际换手率等因素进行股票选取，具有更全面的选股视角和更高的选股准确度。在实际应用中，需注意数据质量和模型的准确性，结合多种技术指标和基本面因素进行多方面的分析，以获取更准确的选股策略。
## 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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