问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：在RSI小于65、资金流强度由大到小、20日均线大于120日均线的情况下，筛选出优质股票。
选股逻辑分析
该选股策略同样属于技术指标选股。这里选择的三个指标均代表股票近期的价格走势：RSI小于65表示股价可能相对低位，适合低吸；资金流强度由大到小主要反应了大资金的购买/卖出情况，可以同时考虑市场情绪，而20日均线大于120日均线表示股价表现良好，有较大的上涨空间。
有何风险？
该选股策略同样注重技术指标，忽略了公司的基本面信息，可能存在一些股票的价值被低估或高估的问题。同时，技术指标的变化往往依赖于市场氛围，而市场氛围常常会随着时间的推移而改变，这样的选股策略可能难以适应复杂的市场环境。
如何优化？
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可以增加一些基本面评估指标，并对指标加强权重。包括市盈率、市净率、股息率等，以此减少基本面因素对选股的影响；
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可以加入其他技术指标，以此提高选股精确度。例如，MACD、KDJ和布林线等技术指标都可以加入比较，以针对性地筛选股票；
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进一步考虑市场的宏观环境和趋势，充分利用当前的股市因素来支撑选择优秀股票的决策。
最终的选股逻辑
在RSI小于65、资金流强度由大到小、20日均线大于120日均线的情况下，筛选出优质股票。
同花顺指标公式代码参考
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RSI指标：
通达信指标公式：RSI(CLOSE,N)
同花顺指标公式：RSI(CLOSE,N) -
均线：
通达信指标公式：MA(CLOSE,N)
同花顺指标公式：MA(CLOSE,N)
python代码参考
以下是基于该选股策略编写的Python代码示例，仅供参考。
import tushare as ts
import pandas as pd
import numpy as np
import talib
def select_stocks():
res = []
# 获取股票基本信息
stocks_info = ts.get_stock_basics()
for stock in stocks_info.index:
try:
rsi_threshold = 65
cmf_threshold = 0
ma_short = 20
ma_long = 120
# 判断RSI、资金流强度、均线
hist_data = ts.get_hist_data(stock)
if hist_data is None:
continue
rsi_data = talib.RSI(hist_data['close'].values, timeperiod=14)
if rsi_data is None or rsi_data[-1] > rsi_threshold:
continue
cmf_data = talib.CMF(hist_data['high'].values, hist_data['low'].values,
hist_data['close'].values,
hist_data['volume'].values, timeperiod=20) / 100000000
if cmf_data is None or cmf_data[-1] < cmf_threshold:
continue
ma_short_data = talib.MA(hist_data['close'].values, timeperiod=ma_short)
ma_long_data = talib.MA(hist_data['close'].values, timeperiod=ma_long)
if ma_short_data is None or ma_long_data is None or ma_short_data[-1] <= ma_long_data[-1]:
continue
res.append(stock)
except Exception as e:
continue
return res
res = select_stocks()
print(res)
注：此代码示例中在选股条件上进行了调整，并考虑了实时数据和细节问题，仅供参考，应根据具体情况进行适当调整，同时需要对股票池进行筛选，避免影响投资效率。
## 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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