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，量比大于1.5且小于6。该选股策略主要考虑股票价格的超卖状态、市场情绪以及相对高低量比，以达到投资回报的最大化。
选股逻辑分析
RSI指标用于判断股票价格当前是否处于超卖状态，买一量大于卖一量说明市场情绪较为乐观。同时，相对高低量比可用于筛选出市场中更具有投资价值的股票，提高投资回报。
有何风险？
该选股策略同样忽略了公司的基本面、财务数据和行业趋势等因素，存在一定的风险。同时，相对高低量比并不适用于所有行业和市场情况，可能会导致选股逻辑的局限性。此外，该选股策略未考虑风险控制，容易出现高风险的投资组合。
如何优化？
应该综合考虑公司的基本面、财务数据、行业趋势、技术指标、市场情况以及股票的流动性等因素进行综合考虑，并根据自身的投资风格，选取更适合自己的选股策略。同时需要注意风险控制和投资组合构建。
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，量比大于1.5且小于6。需要结合公司的基本面、财务数据、行业趋势、技术指标、市场情况以及股票的流动性等因素进行综合考虑，并根据自身的投资风格，选取更适合自己的选股策略。
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
// 计算量比
QTY_RATIO(VOL1, VOL2)
// 筛选符合条件的股票
QTY_RATIO(VOL1, VOL2) > 1.5 and QTY_RATIO(VOL1, VOL2) < 6 and RSI(C, 14) < 65
and NOWVOL(0) > NOWVOL(1) * 1.2
Python代码参考
# 导入需要用到的库
import pandas as pd
import talib
# 自定义函数计算量比
def qty_ratio(a, b):
return (a / b).replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
# 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']
# 计算量比
qty = qty_ratio(vol1, vol2)
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (data['tmv'] > 1000000000) & \
((vol1 - vol2) > 0) & \
(rsi < 65) & \
(qty > 1.5) & (qty < 6)
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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