问财量化选股策略逻辑
本选股策略逻辑为：RSI指标小于65，涨跌幅×超大单净量，昨日主力控盘。通过技术面指标和股票走势的综合考虑，选择股票走势表现较好的标的。
选股逻辑分析
本选股策略同样结合了技术面指标和股票走势因素。RSI指标小于65可以排除风险较高的个股，涨跌幅和超大单净量综合考虑了技术面的表现，而昨日主力控盘则是对股票走势的考察，可以筛选出具备一定走势优势的标的。主力控盘可通过计算某些主力资金相关指标例如动态资金流向，大单资金加权等指标进行衡量。
有何风险？
选股策略过于依赖股票走势，可能会忽略公司基本面因素，如财务状况和盈利能力等，难以刻画个股基本面的情况。在市场走势不稳定的情况下，筛选出的标的可能存在过于依赖市场走势的情况。
如何优化？
在选股策略中加入更多因素，如市盈率、市净率、股息率、净利润增长率等基本面因素，给不同股票配置权重，提高选股精度。同时，减少对单一指标的依赖，配合短期和长期股票走势分析，如使用股票技术分析工具和机器学习算法建模，更加全面地考虑股票的涨跌表现。
最终的选股逻辑
本选股策略逻辑为：RSI指标小于65，涨跌幅×超大单净量，昨日主力控盘。通过技术面指标和股票走势的综合考虑，选择股票走势表现较好的标的。
同花顺指标公式代码参考
- RSI指标：RSI(C,N)：C表示收盘价，N表示计算周期，如RSI(C,14)表示计算14天RSI指标。
- 主力资金流向：MFF(C,N)表示C日主力资金净流入，N表示计算周期，如MFF(C,5)表示计算5日主力资金净流入。
python代码参考
#导入需要使用的库
import math
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，昨日主力控盘的股票
data = ts.get_today_all()
data = data.dropna()
filter_data = data[(data['rsi'] < 65)
& (data['changepercent'] * data['superior_circulate'] > 0)
& (data['settlement'] < data['open'])
& (data['mff'] > 0)]
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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