问财量化选股策略逻辑
本策略逻辑为：RSI指标小于65，涨跌幅×超大单净量，周K线上穿30周线。综合考虑技术面和资金面因素，筛选具有较强上涨潜力的个股。
选股逻辑分析
本选股策略主要基于技术面和资金面因素。选取RSI指标小于65的个股，代表当前市场需求相对疲弱；选取涨跌幅×超大单净量的产品，代表市场资金实力较强；选取周K线上穿30周线的个股，代表股价将出现较大的上涨潜力。通过综合考虑技术面和资金面因素，筛选出具有较强上涨潜力的个股。
有何风险？
该选股策略的风险主要体现为：1、技术面因素不能完全反映股票价格变动趋势，选择出错可能会导致收益亏损；2、市场情况非常复杂，指标跟股价的联动可能会存在滞后效应，逻辑或者数据不及时可能出现漏选的情况。
如何优化？
可以引入其他的技术指标如均线、MACD等指标进行综合筛选，降低策略受单一指标影响的风险，并优化选择股票的效果和范围。同时也可以通过改变指标阈值和选择股票数量等方式进行优化，以保证选取的股票质量和实时性。
最终的选股逻辑
本选股策略为：RSI指标小于65，涨跌幅×超大单净量，周K线上穿30周线。通过综合考虑技术面和资金面因素，筛选出具有较强上涨潜力的个股。
同花顺指标公式代码参考
周KDJ指标：
RSV : 100 * (CLOSE - LLV(LOW,36)) / (HHV(HIGH,36) - LLV(LOW,36)), LLV和HHV分别为最低价和最高价的N日内序列的极低值和极高值，N日可根据自己的实际情况定。参数36表示36周
K: SMA(RSV，3，1)
D: SMA(K，3，1)
J: 3*K-2*D
python代码参考
# 导入需要使用的库
import pandas as pd
import tushare as ts
# 选股函数
def stock_picking():
# 获取RSI指标小于65，涨跌幅×超大单净量，周K线上穿30周线的股票
data = ts.get_today_all()
data = data.dropna()
filter_data = data[(data['turnoverratio'] > 0.05)
& (data['pb'] > 0)
& (data['pe'] > 0)
& (data['rsi_14'] < 65)
& (data['changepercent'] * data['superBigNetInflowRatio'] > 1)]
for code in filter_data['code']:
weekly_data = ts.get_k_data(code=code, ktype='W')
if len(weekly_data) >= 30 and weekly_data.iloc[-1]['close'] > weekly_data.iloc[-2]['close'] and weekly_data.iloc[-2]['close'] < weekly_data['close'].rolling(30).mean().iloc[-2] and weekly_data.iloc[-1]['close'] > weekly_data['close'].rolling(30).mean().iloc[-1]:
continue
else:
filter_data = filter_data[filter_data['code'] != code]
filter_data = filter_data.iloc[:50, :]
return filter_data
## 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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