问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65，买一量大于卖一量，今日最低价小于昨日最低价。该选股策略综合考虑了股票的技术面等因素，筛选出近期股价存在波动性、有较大涨幅潜力的品种。
选股逻辑分析
RSI指标是判断股票价格超卖状态的技术指标，买卖量比体现了市场的流动性和活跃程度，最低价反映了股票价格的下限。该选股策略通过综合考虑技术面因素筛选出有较大涨幅潜力的股票。
有何风险？
该选股策略可能会忽略股票的基本面因素，如公司盈利能力等，同时也可能会受到市场情绪等非技术面因素的影响，导致选股效果不理想。
如何优化？
该选股策略可以结合其他技术指标，如移动平均线等指标，以及基本面因素进行股票筛选，综合考虑股票的各方面因素。并且可以限制选股范围，比如只选择某些行业或规模的股票。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65，买一量大于卖一量，今日最低价小于昨日最低价，综合考虑其他技术指标和基本面因素进行股票筛选。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(C, 14)
// 计算买一和卖一的成交量
VOL1, VOL2
// 计算最低价
LOW
// 计算昨日最低价
REF(LOW, 1)
// 筛选符合条件的股票
(RSI(C, 14) < 65) & (VOL1 > VOL2) & (LOW < REF(LOW, 1))
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)
# 计算买一和卖一的成交量
vol1 = data['vol1']
vol2 = data['vol2']
# 计算最低价
low = data['low']
# 计算昨天最低价
pre_low = low.shift(1)
# 计算股票代码
code = data.index
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & (vol1 > vol2) & (low < pre_low)
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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