问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI小于65，买一量大于卖一量，昨日9:15匹配价跌停。该选股策略通过综合考虑技术指标、成交量情况、以及昨日的交易情况，选出当日竞价金额相对强势的股票。
选股逻辑分析
RSI指标用于衡量股票当前价格偏离正常状态的程度，买一量大于卖一量说明市场情绪趋于乐观。昨日9:15匹配价跌停则表明该股昨日存在较大的下跌风险。该选股策略综合考虑技术指标和交易情况，筛选出当日市场上相对强势、且存在下跌风险的股票。
有何风险？
该选股逻辑可能具有一定的操作难度，需要对技术指标和历史交易情况具有一定的了解，同时存在一定的市场风险。
如何优化？
建议在筛选股票时增加对公司基本面等非技术因素的分析。同时，可以适度增加其它选股条件，如加入短期技术指标、增加过滤条件等，以提高选股精度和操作安全性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI小于65，买一量大于卖一量，昨日9:15匹配价跌停。该选股策略综合考虑技术指标和交易情况，选出当日竞价金额相对强势、存在下跌风险的股票。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(C,14)
// 计算买一量和卖一量
VOL1, VOL2, _, _ = GetBuySellVol()
// 计算昨日9:15匹配价
LAST_PRICE = Ref(O, 1)
LAST_MATCH_TIME = Ref(MatchTime, 1)
ZDJ = AtTime(0915) ? LAST_PRICE : ZDJ[1]
// 筛选符合条件的股票
filter_cond = RSI14 < 65 AND VOL1 > VOL2 AND O < ZDJ * 0.9
sort_cond = PJ.descending()
// 按竞价金额排序
select(sort_cond)
Python代码参考
# 选股函数
import talib
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']
# 计算昨日9:15匹配价
last_price = data['open'].shift(1)
last_match_time = data['match_time'].shift(1)
zdj = last_price.mask(last_match_time != '09:15', np.nan).ffill().fillna(method='backfill')
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & \
(vol1 > vol2) & \
(data['open'] < zdj * 0.9)
# 按竞价金额排序取前5支股票
stock_list = data[filter_cond].sort_values(by='pj', ascending=False).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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