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，剔除昨日涨停。该选股策略主要关注股票的技术面因素（如RSI指标和买卖量比），排除昨日涨停的股票，以此选出具有一定上涨潜力的股票。
选股逻辑分析
该选股策略注重股票的技术面因素，以剔除昨日涨停来避免盲目追涨，从而选出具有一定上涨潜力的股票。该选股策略较为简单明了，容易理解。
有何风险？
该选股策略仅关注了股票的技术面因素，忽略了股票的基本面因素（如公司盈利能力等）。同时，该选股策略没有考虑股票的长期趋势，选股的效果可能受到市场异常波动等因素的影响。
如何优化？
该选股策略可以结合其他股票筛选因素，如股票市值、基本面指标等进行联合筛选，综合考虑股票的各方面因素。同时也可以结合其他技术指标和基本面分析方法进行综合判断。此外，在选股的过程中可以增加严格的风险控制措施，以控制策略的风险。
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，剔除昨日涨停，并结合其他技术指标和基本面因素进行股票筛选。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(CLOSE,14)
// 计算买一和卖一的成交量
VOL1, VOL2
// 剔除昨日涨停的股票
(HIGH/REF(CLOSE,1)-1<0.098)
// 筛选符合条件的股票
(CLOSE/REF(CLOSE,1)-1>0.02) AND (VOL1 > VOL2)
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']
# 剔除昨日涨停的股票
pre_close = data['pre_close']
high = data['high']
filter_cond = (high / pre_close.shift(1) - 1 < 0.098)
# 筛选符合条件的股票
filter_cond &= (rsi < 65) & (vol1 > vol2) & ((data['close'] / data['pre_close'].shift(1) - 1 > 0.02))
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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