问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,rsi小于65,股票均价站在五日均线之上。
选股逻辑分析
该选股策略整合了股价波动、技术面和均线方面的考量，通过筛选出近期均价站在五日均线以上，且超买程度不高，且波动性较大的股票，从而选择具备上涨潜力的股票。
有何风险？
该选股策略的主要风险在于，股价站在五日均线以上不能充分说明股票价格上涨的动力，而RSI指标对超买程度的判断，也存在误判的可能。另外，振幅变动对盈利的贡献程度不同，因此，单一考虑波动性可能无法充分解释股价上涨的原因。
如何优化？
可结合其他技术指标，如MACD、KDJ等，综合分析股票的投资价值。同时，也需要加入基本面分析来进一步确认公司的业绩、估值等因素。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1,rsi小于65,股票均价站在五日均线之上，结合技术分析和基本面分析，综合选取。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅：(high-low)/ref(close,1)*100>1
- RSI：rsi(N)<65
- 均价站在五日均线之上：close>ma(close, 5)
Python代码参考
# 振幅
amplitude = (high - low) / ref(close, 1) * 100
# RSI
up = max(close - ref(close, 1), 0)
down = abs(close - ref(close, 1))
rs = sma(up, N, 1) / sma(down, N, 1)
rsi = rs / (1 + rs) * 100
# 筛选出均价站在五日均线之上的股票
above_ma5 = close > ma(close, 5)
# 选取符合条件的股票
selected_stocks = selector(amplitude > 1, rsi < 65, above_ma5)
# 筛选出股票的相对强度并选取强度最强的前20%
rps = (close - sma(close, N)) / sma(close, N)
top20 = int(len(context.selected_stocks) * 0.2)
sorted_stocks = sorted(selected_stocks, key=lambda s: rps.loc[s].iloc[-1], reverse=True)
selected_stocks = sorted_stocks[:top20]
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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