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，机器人概念股且流通市值小于100亿。该选股策略综合考虑了技术面、市场情绪和行业潜力等因素，筛选出符合条件的品种。
选股逻辑分析
RSI指标用于判断股票价格当前是否处于超卖状态，买卖量比表示市场情绪较为乐观；机器人概念股可以纳入技术面分析中，筛选具备潜在收益的股票；流通市值小于100亿可以控制个股规模，降低对市场的影响。
有何风险？
该选股策略忽略了财务数据和商业模式等因素对股票价格的影响，容易忽略了个股存在的风险，如财务报表造假等。另外，机器人概念股也涉及到科技周期和市场竞争等风险。
如何优化？
可以加入财务分析和商业模式评估等因素，以多角度分析股票，降低操作风险。对于机器人概念股，可以结合行业发展趋势和企业自身技术实力来进行评估，避免过度依赖新兴技术的股票选择；同时应该结合市场整体风险偏好和政策变化等因素来选择股票。
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，机器人概念股且流通市值小于100亿，并且考虑财务分析和商业模式评估等因素。同时结合行业发展趋势和市场整体情况来进行筛选。
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
// 筛选机器人概念股
HQ_概念 = FindHQConcept("机器人")
// 筛选流通市值小于100亿
HQ_LTSZ = FindHQData('流通市值', 2, -1)
HQ_LTSZ < 10 ** 10
// 筛选符合条件的股票
(HQ_LTSZ) & (VOL1 > VOL2) & (RSI(C, 14) < 65) & InList(HQ_概念, concept)
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']
# 计算流通市值
ltsz = data['ltsz']
# 计算股票代码和概念
code = data.index
concept = data['concept']
# 筛选机器人概念股和流通市值小于100亿的股票
filter_concept = concept.str.contains('机器人')
filter_ltsz = ltsz < 10000000000
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (vol1 > vol2) & (rsi < 65) & filter_concept & filter_ltsz
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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