问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65，三连阴，振幅大于1。该选股策略主要关注股票的技术面因素，通过筛选股票的价格波动和趋势来进行选股操作。
选股逻辑分析
该选股策略采用技术面因素作为主要参考，关注股票的价格波动和趋势，以获得收益。选股策略较为简单明了，其逻辑也比较易于理解。
有何风险？
该选股策略同样忽略了股票的基本面因素，特别是财务数据等重要指标，因此选股结果可能与实际表现有较大出入。同事，该选股策略对于市场异常波动等因素的影响也比较敏感，策略的稳定性较低。
如何优化？
该选股策略可以考虑增加对股票公司和财务数据等基本面因素的筛选，以提高选股策略准确性和稳定性，并结合其他技术指标和基本面分析方法进行综合判断。此外，在选股的过程中可以增加严格的风险控制措施，以控制策略的风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65，三连阴，振幅大于1，并通过综合考量技术面和基本面等因素进行筛选。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(CLOSE,14)
// 计算三连阴的条件
(CLOSE.shift(1) > OPEN.shift(1)) & (CLOSE.shift(2) > OPEN.shift(2)) & (CLOSE.shift(3) > OPEN.shift(3))
// 计算振幅
AMPLITUDE = 100 * (HIGH - LOW)/CLOSE.shift(1)
// 筛选符合条件的股票
(CLOSE/REF(CLOSE,1) - 1 < -0.02) & (RSI(CLOSE,14) < 65) & (AMPLITUDE > 1) & (CLOSE < MA(CLOSE,60))
Python代码参考
# 导入需要用到的库
import pandas as pd
import talib
# 选股函数
def stock_picking(data):
# 计算RSI指标
rsi = talib.RSI(data['close'], timeperiod=14)
# 计算三连阴的条件
cond = (data['close'].shift(1) > data['open'].shift(1)) & (data['close'].shift(2) > data['open'].shift(2)) & (data['close'].shift(3) > data['open'].shift(3))
# 计算振幅
amplitude = 100 * (data['high'] - data['low'])/data['close'].shift(1)
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & (amplitude > 1) & (data['close'] < talib.MA(data['close'], timeperiod=60)) & (data['close'] / data['pre_close'].shift(1) - 1 < -0.02) & cond
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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