问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI小于65、振幅大于1、2019分红比例大于25%。该选股策略将技术指标和基本面数据结合使用，选出具备上涨趋势、成交活跃、且有较好分红情况的个股。
选股逻辑分析
该选股策略结合了RSI和振幅指标的技术分析，同时还考虑了公司的基本面数据，即2019年分红比例大于25%。从分红率的角度，可以评估股票的收益率和公司的经营情况。因此，该选股策略兼顾了价值评估、技术分析和基本面分析。
有何风险？
该选股逻辑中，仅考虑了单一的2019分红比例因素，而没有考虑2018年和2020年的分红情况。此外，RSI和振幅指标具有一定的滞后性和主观性，选股过程中需要注意。
如何优化？
优化选股策略的建议如下：
- 加入其他基本面数据，如市盈率、市净率等，综合评估股票的价值和估值水平；
- 对RSI和振幅指标进行合理的参数设置，以克服其滞后性和主观性；
- 考虑多年的分红情况，评估公司的分红稳定性和可持续性。
最终的选股逻辑
选股条件：RSI小于65、振幅大于1、2019分红比例大于25%。该选股策略将技术指标、基本面数据和公司分红情况结合使用，确定具备投资价值、成交活跃且有较好分红情况的股票。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标公式：
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：100*(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)；
2019分红比例：DIV/REF(CLOSE,1)>0.25
python代码参考
以下为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)['div'][0]/ts.get_hist_data(stock)['close'][1]>0.25)
# 筛选符合条件的股票
selected_stocks = filter(condition, stocks)
## 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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