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、大单净量排行，选择技术面表现、市值适中、主力资金流入较好的个股。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑了技术面指标、市值和资金流入的因素，通过RSI指标选择技术面表现较好的个股，加入流通市值和大单净量（即主力资金）排行的因素，筛选出市值适中、主力资金流入较好的个股，降低选股盲目性。同时，选股依据资金流入情况给出较好的买入点参考。
有何风险？
该选股策略仅考虑了技术面、市值和资金流入的因素，对于公司财务状况、竞争环境等因素考虑较少，存在选到技术面表现好但财务状况差、未来业绩风险大等风险。同时，市场情况变化及大单净量排名波动引起选股的不稳定性。
如何优化？
可以在基本面、财务指标方面进行加强，如增加盈利增长率、ROE等因素，同时加入对公司业绩的分析，避免因技术面和资金流入情况考虑不全面而导致选股风险增大。在股价指标方面，可以加入多个指标对股价进行评估，如PE、PB、市盈率等，形成综合评估，提高选股的准确性。同时，可以加入其他技术指标辅助选股，如MACD、KDJ等指标。
最终的选股逻辑
选股逻辑为RSI小于65、流通市值50亿-100亿、大单净量排行，加入其他技术指标作为辅助选股因素。
同花顺指标公式代码参考
- 大单净量：大单净量 = (超大单买入金额 - 超大单卖出金额) + (大单买入金额 - 大单卖出金额)
python代码参考
# 计算RSI指标
def calc_rsi(close, n):
lc = close.shift(1)
aa = pd.Series(np.nan, index=close.index)
aa[n-1:] = close.sub(lc).clip(lower=0).rolling(n).mean() / close.sub(lc).abs().rolling(n).mean() * 100
rsi = aa.ewm(com=1.0/14, adjust=False).mean()
return rsi
# 选股函数
def stock_picking(data):
# 计算RSI指标
rsi = calc_rsi(data['close'], 14)
# 计算大单净量
big_order_net = (data['superBuy'] - data['superSell']) + (data['bigBuy'] - data['bigSell'])
# 根据市值、RSI和大单净量选取股票
cond = (data['negotiableMV'] >= 5e10) & (data['negotiableMV'] <= 1e11) & \
(rsi < 65) & (big_order_net.rank(ascending=False) <= 20)
stock_list = []
if sum(cond) >= 5:
selected_data = data[cond]
selected_data = selected_data.sort_values(by='changePct', ascending=False)
for i in range(5):
stock_list.append(selected_data.index[i])
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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