问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI小于65、振幅大于1、20日均线大于120日均线。该选股策略旨在选出技术面稳定的上涨股票。
选股逻辑分析
该选股策略考虑了RSI技术指标、振幅和均线指标。RSI小于65表示技术面相对稳定，振幅大于1是一种上涨趋势的信号，20日均线与120日均线的交叉点对股票判断有提供参考。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：
- 忽略了股票基本面，有可能选择业绩不佳的公司；
- 对RSI和均线的计算周期有所限制，可能会忽略相对短期或长期的变化；
- 该选股策略一定程度上偏重技术面，可能会忽略其他重要因素（如行业、政策等）。
如何优化？
为了优化该选股策略，建议：
- 加入更多财务指标作为筛选条件，例如利润增长、ROE等等，以综合分析股票的基本面与技术面；
- 移动均线的周期设置需要根据股票的行情和市场情况加以调整；
- 引入更多指标和因子，如相对强度RS和动量指标等。
最终的选股逻辑
选股条件：RSI小于65、振幅大于1、20日均线大于120日均线的股票。该选股策略旨在选择技术面稳定的上涨股票。
同花顺指标公式代码参考
在当前逻辑中，可以使用以下通达信指标：
RSI（相对强弱指标）: RSI(CLOSE, N)，其中N为计算周期，默认值为14；
振幅：最高价-HIGH，其中HIGH为周期内的最高价；
均线指标: MA(CLOSE, N1)为计算周期为N1的移动平均线，其中N1=20或者120。
python代码参考
以下是python代码实现该选股逻辑（假设使用Tushare库）：
import tushare as ts
# 获取股票代码列表
stocks = ts.get_stock_basics().index.tolist()
# 定义选股条件
condition = lambda stock: (ts.get_hist_data(stock)['rsi'][0]<65
and ts.get_hist_data(stock)['high'][0]-ts.get_hist_data(stock)['low'][0]>ts.get_hist_data(stock)['close'][0]*0.01
and ts.get_hist_data(stock)['ma20'][0]>ts.get_hist_data(stock)['ma120'][0])
# 筛选符合条件的股票
selected_stocks = filter(condition, stocks)
# 输出符合条件的股票代码和名称
for stock in selected_stocks:
print(stock, ts.get_stock_basics().loc[stock]['name'])
## 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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