问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为RSI指标小于65、七连阴、前天MACD小于0的股票。选取符合条件的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要基于技术面指标，综合考虑了RSI指标、连阴与MACD指标等因素，针对相对低位的股票进行选择，趋势下跌的股票将不符合条件。当前市场环境中，股市整体处于波动周期，靠技术面指标进行选股，将对研究市场有更清晰的认识。但是该策略没有充分考虑基本面因素，如市场龙头、行业拐点等。
有何风险？
该选股策略仅考虑了股票的技术面指标，没有充分考虑股票的基本面因素，如公司盈利能力、财务状况、市场拐点等。同时，选股策略的单一性和依赖性可能会导致过度交易和投资风险。
如何优化？
可以结合其他因素进行选股，如市场整体走势、行业龙头、市场拐点等因素。同时，需要结合多种技术指标，如KDJ和均线等，进行多方面的技术分析，以增加选股的可靠性和稳定性。此外，还需要进一步考虑公司的基本面因素，如营收情况、盈利能力等，并结合宏观经济环境进行综合判断，以获取更准确的选股策略。
最终的选股逻辑
选股逻辑为RSI指标小于65、七连阴、前天MACD小于0的股票。需要结合多因素，包括技术面、市场情绪和基本面，以获取更准确的选股策略。
同花顺指标公式代码参考
- RSI指标公式：RSI(C,N)，其中CLOSE为收盘价序列，N代表RSI的计算天数，默认为14天。
- MACD指标公式：MACD(CLOSE,FASTLINE,SLOWLINE,SIGNAL)，其中CLOSE为收盘价序列，FASTLINE和SLOWLINE分别为快线与慢线的指定天数，SIGNAL为MACD信号线的指定天数。
python代码参考
import tushare as ts
def pick_stocks():
sorted_stocks = []
for stock_code in ts.get_stock_basics().index:
rsi = ts.STOP_TRADE_LIMIT_CS[stock_code]
if rsi >= 65:
continue
history_quotes = ts.get_hist_data(stock_code, start="20210801", end="20210901")
if history_quotes is None or len(history_quotes) < 6 or \
sum(history_quotes['close'] == history_quotes['high']) == 0:
continue
if sum(history_quotes[-6:]['close'] <= history_quotes[-6:]['open']) != 6:
continue
if sum(history_quotes.iloc[-2]['close'] >= history_quotes.iloc[-2]['high']) != 0:
continue
macd_data = ts.MACD(history_quotes['close'], 12, 26, 9)
if all(macd_data[2][-4:-2] < 0):
sorted_stocks.append({"code": stock_code, "name": ts.get_realtime_quotes(stock_code)['name'][0]})
for stock in sorted_stocks:
print(f"{stock['code']}、{stock['name']}")
以上为使用Python实现该选股策略的代码参考，通过调用tushare接口实现了选股的逻辑。该选股策略主要考虑了技术面和市场情绪等因素，有一定的实用性和可行性。需要注意数据和计算模型的准确性，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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