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、机器人概念且流通市值小于100亿。选股逻辑主要依据技术面指标RSI和市场因素，还加入了机器人概念，从而检索技术面优势和机器人概念股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要依据技术面指标RSI、市值和机器人概念进行筛选，可以更全面地判断市场趋势和相关概念板块的表现。同时，流通市值小于100亿可以筛选出优质的概念股票。
有何风险？
该选股策略存在技术面指标可能不够全面、机器人概念板块的表现不够稳定的风险，并且排除了大市值股票的行为可能排除了部分蓝筹股票。同时，机器人概念股票可能也存在一些利好和利空因素，需要更全面地进行分析和筛选。
如何优化？
可以结合其他财务分析指标如资产负债率、净利润和现金流等指标进行综合筛选，以更全面的理解企业财务状况。同时，还可以加入好股票策略、热门板块策略等多重因素进行综合分析。对机器人概念股票进行更加细致的分析，考虑其产业链、市场前景、政策支持等因素，以避免机器人概念板块的不稳定性和风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑为RSI小于65、流通市值50亿-100亿、机器人概念且流通市值小于100亿。综合考虑了技术面指标、市场因素和机器人概念的因素，可以找到技术面优势和相关概念板块表现较好的优质股票。除此之外，还应该进行更加全面的财务分析和市场格局的分析。
同花顺指标公式代码参考
无指标公式可参考。
python代码参考
# 计算RSI指标函数
def calc_rsi(close, n=14):
delta = close.diff()
up = delta.clip(lower=0)
down = -1 * delta.clip(upper=0)
ema_up = up.ewm(com=n - 1, adjust=False).mean()
ema_down = down.ewm(com=n - 1, adjust=False).mean()
rs = ema_up / ema_down
return 100 - 100 / (1 + rs)
# 选股函数
def stock_picking(data):
# 计算RSI指标
rsi = calc_rsi(data['close'], 14)
# 根据市值筛选
cond1 = (data['negotiableMV'] >= 5e10) & (data['negotiableMV'] <= 1e11)
# 根据机器人概念筛选
cond2 = data['concept'].str.contains('机器人') & (data['negotiableMV'] <= 1e11)
cond = cond1 & cond2 & (rsi < 65)
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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