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，竞价涨幅在-2%至5%之间。通过综合考虑技术面、资金面和市场情绪等因素，筛选出具有较强反弹潜力的个股。
选股逻辑分析
本选股策略主要基于技术面、资金面和市场情绪等因素。选取RSI指标小于65的个股，代表当前市场处于相对弱势状态；选取涨跌幅×超大单净量的产品，代表市场基本面能够中长期向上；并且选取竞价涨幅在-2%至5%之间的个股，代表市场情绪正在好转。通过综合考虑技术面、资金面和市场情绪等因素，筛选出具有较强反弹潜力的个股。
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、竞价涨幅并不能完全反映市场情绪，选择过于依赖该指标也可能影响到选股逻辑的正确性；3、市场大盘不利、股票基本面变化等因素对选股策略造成影响的风险。
如何优化？
该选股策略可以引入其他的技术指标如MACD、股价波动等指标，进一步优化选股策略，降低策略受特定指标影响的风险。同时也可以引入判断大盘趋势的因素，以确保选股策略符合当前市场大环境。
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，竞价涨幅在-2%至5%之间。通过综合考虑技术面、资金面和市场情绪等因素，筛选出具有较强反弹潜力的个股。
同花顺指标公式代码参考
RSI指标：
RSI(N)：100 * EMA(MAX(CLOSE-LAST(N), 0))/SUM(MAX(CLOSE-LAST(NOR1), 0)))，N为计算天数
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，竞价涨幅在-2%至5%之间的股票
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)
& (-2 < (data['open'] - data['pre_close']) / data['pre_close'] * 100 < 5)]
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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