问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为RSI小于65、买一量大于卖一量、振幅大于1的股票。该选股策略旨在筛选出短期价格波动较大，买卖压力较强的股票，同时考虑了技术面的因素。
选股逻辑分析
该选股策略旨在挑选出RSI指标小于65、买一量大于卖一量、振幅大于1的股票。其中，振幅大于1可以表明价格波动较大，买一量大于卖一量可以反映出当前市场买入氛围强于卖出氛围，这些因素可以提高选中短期价格较为波动的股票的概率。
有何风险？
该选股策略可能存在一定的风险。选股的标准只考虑了价格波动性等短期技术面因素，而忽略了股票的基本面和长期趋势，因此可能导致选中公司面临经营风险和行业风险等问题。同时，由于选取的股票数量过少，可能会导致选中的股票波动率较大，存在未能及时止盈或锁定盈利的风险。
如何优化？
可以通过增加选股的筛选条件，比如增加股票流通市值等指标，进一步提高股票的稳健性。在买入股票之后，应当进行风险管理，设定止损与止盈的点位，降低操作的风险。同时，可以控制仓位，尽量避免投资集中在某一行业或者某一股票上。
最终的选股逻辑
选股逻辑为RSI小于65、买一量大于卖一量、振幅大于1的股票。该选股策略旨在筛选出短期价格波动较大，买卖压力较强的股票，同时考虑了技术面的因素。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(CLOSE, 14)
// 筛选买一量大于卖一量、振幅大于1的股票
VOL1 > VOL2 AND AMPLITUDE > 1
Python代码参考
# 选股函数
import talib
def stock_picking(data):
# 计算RSI指标
rsi = talib.RSI(data['close'], 14)
# 筛选买一量大于卖一量、振幅大于1的股票
filter_cond = (data['vol1'] > data['vol2']) & (data['amplitude'] > 1)
# 获取股票代码，并返回
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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