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，选取未清偿可转债简称不为空的股票。该选股策略主要考虑股票价格的超买状态和成交量情况，同时选取具有一定投资价值且未偿还的可转债，以达到股票和债券投资结合的效果。
选股逻辑分析
RSI指标用于判断股票价格当前是否处于超买状态，买一量大于卖一量说明市场情绪较为乐观。同时选取未清偿可转债简称不为空的股票可以获得可转债价值变现的参考，可以有效降低投资风险。
有何风险？
该选股策略同样忽略了股票的基本面和财务数据，且只考虑技术指标、市场情绪和可转债情况，存在一定的风险。同时，可转债未偿还情况可能会受到宏观经济环境等影响，存在一定的不确定性和风险。
如何优化？
应该综合考虑公司的基本面、财务数据、行业趋势、技术指标、市场情况和可转债情况等因素，结合自身的投资风格，选取更适合自己的选股策略，并注意进行风险控制和投资组合构建。
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，选取未清偿可转债简称不为空的股票。需要结合公司的基本面、财务数据、行业趋势、技术指标、市场情况和可转债情况等因素进行综合考虑，并根据自身的投资风格，选取更适合自己的选股策略。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(C, 14)
// 计算未清偿可转债简称
NAME(QSCJ, 0)
// 计算买一和卖一的成交量
VOL1, VOL2
// 筛选符合条件的股票
(volume0 - volume3) > 0 and vol1 > vol2 and len(name0) > 0 and rsi6 < 65
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)
# 计算未清偿可转债简称
bond_names = data['qscj']
# 计算买一和卖一的成交量
vol1 = data['vol1']
vol2 = data['vol2']
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (data['tmv'] > 1000000000) & \
((vol1 - vol2) > 0) & \
(rsi < 65) & \
(bond_names != '')
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
