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、近25个交易日中至少有一天的单日涨幅大于等于10%。选股逻辑主要综合考虑技术面指标RSI、市值和近期走势，通过筛选技术面劣势但市值适中、并且近期出现过较大涨幅的个股，以寻求更好的投资机会。
选股逻辑分析
该选股策略结合了技术面指标RSI、市值因素和近期涨幅情况，以综合考虑多重因素进行选股。RSI指标可以较好地判断股价波动的强度和历史的变化情况，流通市值可以避免选股过于小众，而近期涨幅情况则可以借助市场热点和走势，挖掘出表现突出的潜力股。
有何风险？
在实际操作中，单一指标选股具有较大的盲目性，难免会忽略其他的因素，存在选股失败的风险。而近期涨幅情况也容易被短期市场热点所影响，可能存在买高的风险。
如何优化？
选股策略可以结合其他技术形态指标，如MACD、KDJ等，形成多指标综合选股策略，以更好地前瞻市场。同时，可以考虑加入基本面指标，以更全面地评估股票价值。同时，对于近期涨幅情况也要进行动态调整，以符合当前市场热点。
最终的选股逻辑
选股逻辑为RSI小于65、流通市值50亿-100亿、近25个交易日中至少有一天的单日涨幅大于等于10%。可以结合其他技术形态指标和基本面指标，以更好地综合评估个股投资价值。同时，对于近期涨幅情况，要进行动态调整，以符合当前市场热点。
同花顺指标公式代码参考
通达信代码：HIGH/REF(CLOSE,1)>=1.1;
python代码参考
# 计算单日涨幅
def calc_pct_change(data, N):
pct_change = data['close'].pct_change(periods=N)
return pct_change.fillna(0)
# 选股函数
def stock_picking(data):
# 计算RSI和单日涨幅
rsi = talib.RSI(data['close'], 14)
pct_chg_25d = calc_pct_change(data, 1).rolling(25).max()
# 根据市值筛选
cond1 = (data['negotiableMV'] >= 5e10) & (data['negotiableMV'] <= 1e11)
# 根据RSI和单日涨幅筛选
cond2 = (rsi < 65) & (pct_chg_25d >= 0.1)
cond = cond1 & cond2
stock_list = []
if sum(cond) >= 5:
selected_data = data[cond]
selected_data = selected_data.sort_values(by='pctChg', 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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