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，近25个交易日中有单日涨幅大于等于10%。该选股策略综合考虑了股票的技术面和市场情绪等因素，筛选出较具有潜力的品种。
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。而单日涨幅则反映了市场情绪的变化以及投资者的预期等因素。该选股策略综合考虑了技术面和市场情绪等因素，筛选出符合要求的品种。
有何风险？
该选股策略忽略了公司的基本面问题，如业绩和财务情况等，而且单日涨幅并不是完全可靠的指标，容易受到市场情绪波动的影响。同时，该策略并未考虑行业的因素，易受到宏观经济变化等因素的影响。
如何优化？
可以结合公司的基本面分析和商业模式评估等因素进行股票筛选，降低操作风险。对于单日涨幅这一指标可以考虑结合其他市场情绪指标，如资金流入流出、市场情绪指数等进行综合考虑，减少单一指标的盲目依赖，从而减少操作风险。同时可以考虑引入行业的因素，结合行业的整体趋势进行股票筛选。
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，近25个交易日中有单日涨幅大于等于10%，结合公司基本面分析、其他市场情绪指标和行业趋势考虑进行股票筛选。
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25天内每日涨幅，包括当天在内
ROC(C, 1) >= 0.1 OR ROC(C, 2) >= 0.1 OR ROC(C, 3) >= 0.1 OR ROC(C, 4) >= 0.1 OR ROC(C, 5) >= 0.1 OR ROC(C, 6) >= 0.1
OR ROC(C, 7) >= 0.1 OR ROC(C, 8) >= 0.1 OR ROC(C, 9) >= 0.1 OR ROC(C, 10) >= 0.1 OR ROC(C, 11) >= 0.1 OR ROC(C, 12) >= 0.1
OR ROC(C, 13) >= 0.1 OR ROC(C, 14) >= 0.1 OR ROC(C, 15) >= 0.1 OR ROC(C, 16) >= 0.1 OR ROC(C, 17) >= 0.1
OR ROC(C, 18) >= 0.1 OR ROC(C, 19) >= 0.1 OR ROC(C, 20) >= 0.1 OR ROC(C, 21) >= 0.1 OR ROC(C, 22) >= 0.1
OR ROC(C, 23) >= 0.1 OR ROC(C, 24) >= 0.1 OR ROC(C, 25) >= 0.1
// 筛选符合条件的股票
(RSI(C, 14) < 65) & (VOL1 > VOL2) &
(ROC(C, 1) >= 0.1 OR ROC(C, 2) >= 0.1 OR ROC(C, 3) >= 0.1 OR ROC(C, 4) >= 0.1 OR ROC(C, 5) >= 0.1 OR ROC(C, 6) >= 0.1
OR ROC(C, 7) >= 0.1 OR ROC(C, 8) >= 0.1 OR ROC(C, 9) >= 0.1 OR ROC(C, 10) >= 0.1 OR ROC(C, 11) >= 0.1 OR ROC(C, 12) >= 0.1
OR ROC(C, 13) >= 0.1 OR ROC(C, 14) >= 0.1 OR ROC(C, 15) >= 0.1 OR ROC(C, 16) >= 0.1 OR ROC(C, 17) >= 0.1
OR ROC(C, 18) >= 0.1 OR ROC(C, 19) >= 0.1 OR ROC(C, 20) >= 0.1 OR ROC(C, 21) >= 0.1 OR ROC(C, 22) >= 0.1
OR ROC(C, 23) >= 0.1 OR ROC(C, 24) >= 0.1 OR ROC(C, 25) >= 0.1)
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25天内每日涨幅，包括当天在内
roc = data['close'].pct_change(periods=25).shift(-25)
roc = roc >= 0.1
# 计算股票代码
code = data.index
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & (vol1 > vol2) & roc
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
