问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65，三连阴，今日上涨超过1%，并且属于主板。该选股策略主要考虑了股票的技术面和市场表现，提高了选股的精准度。
选股逻辑分析
该选股策略主要综合了股票的技术面和市场表现因素，筛选出RSI指标小于65、三连阴的股票，并考虑了股票的涨跌情况和板块因素，增强了选股的可靠性。
有何风险？
该选股策略可能存在较大的市场波动风险和主观性，无法全面反映市场变化和其他作用于股票的因素。同时，选股准则相对狭窄，忽略了其他基本面指标、行业和政策因素等的影响。
如何优化？
该选股策略可以加入更多基本面指标和行业板块因素，并考虑宏观经济环境因素的影响，建立更为全面的选股模型。同时，可以采用机器学习等技术来提高选股策略的精准度和可靠性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65，三连阴，今日上涨超过1%，并且属于主板股票。通过考虑股票的技术面和市场表现因素，综合衡量股票的价值和趋势，选择符合条件的股票。在筛选基本面指标和板块因素时，要综合考虑多方面的因素和指标，建立更为全面的选股模型。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(CLOSE, 14)
// 计算三连阴的判断条件
(CLOSE.shift(1) > OPEN.shift(1)) & (CLOSE.shift(2) > OPEN.shift(2)) & (CLOSE.shift(3) > OPEN.shift(3))
// 计算涨跌幅度的判断条件（假设为1%）
(CLOSE - CLOSE.shift(1)) / CLOSE.shift(1) > 0.01
// 筛选符合条件的股票
(RSI(CLOSE, 14) < 65) & (CLOSE.shift(1) < OPEN.shift(1)) & ((CLOSE - CLOSE.shift(1)) / CLOSE.shift(1) > 0.01) & (MARKET == '主板')
python代码参考
# 导入需要用到的库
import pandas as pd
import tushare as ts
# 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
triple_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))
# 计算涨跌幅度的条件
rise_cond = (data['close'] - data['close'].shift(1)) / data['close'].shift(1) > 0.01
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & triple_cond & rise_cond & (data['market'] == '主板')
# 按照涨跌幅度从大到小进行排序
rank_data = data[filter_cond].sort_values(by='pct_chg', ascending=False)
stock_list = rank_data.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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