问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1，20日均线大于120日均线，RSI小于65。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。
选股逻辑分析
该选股策略主要通过以下几个条件筛选股票：
- 振幅大于1，说明该股票存在较大波动性，有更高的交易机会；
- 20日均线大于120日均线，说明该股票处于上涨趋势；
- RSI小于65，表示该股票处于价格相对低位。
有何风险？
以下是该选股策略可能产生的风险：
- 缺乏对市场环境的考虑，可能导致选中股票的行业或板块并非处于上升周期；
- 过分强调技术面指标，而忽略基本面分析，可能造成选股损失；
- 过分追求短期投机收益，而忽视股票的长期投资价值。
如何优化？
为降低以上可能产生的风险，可以考虑以下优化措施：
- 考虑行业、板块等因素，更好地反映市场环境，从而选择符合市场趋势的股票；
- 更兼顾技术面与基本面指标，判断股票的投资价值和未来走向；
- 适量分散化投资，合理设置止盈止损规则，减少不必要的损失。
最终的选股逻辑
经过上述优化，得到以下完善版的选股逻辑：
- 振幅大于1，20日均线大于120日均线，RSI小于65；
- 综合考虑行业、板块、大盘等因素，进行选股；
- 考虑技术面指标和基本面指标，合理投资规划，适量分散化投资；
- 设置合理的止盈止损规则，风险可控。
注：以上选股逻辑仅供参考，具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的相关代码：
/* 将具体选股条件填充至筛选公式中 */
SELECT
/* 振幅大于1，20日均线大于120日均线，RSI小于65 */
AMPLITUDE >= 1 AND MA(CLOSE, 20) >= MA(CLOSE, 120) AND RSI(CLOSE, 14) <= 65
ORDER BY
CLOSE DESC
python代码参考
以下是选股策略的 Python 代码示例：
import tushare as ts
# 判断股票是否符合选股条件
def check_stock(stock_code):
df = ts.get_k_data(stock_code, start='20200101', end='20211231')
if (df['ma20'] > df['ma120']).all() and (df['rsi_14'] < 65).all():
return True
return False
# 获取符合选股条件的股票列表，并按涨幅从大到小排序
selected_stocks = ts.get_stock_basics().index[ts.get_stock_basics()['circulating_market_cap'] <= 100]
selected_stocks = [code for code in selected_stocks if check_stock(code)]
selected_stocks = ts.get_realtime_quotes(selected_stocks).sort_values('changepercent', ascending=False)['code'].tolist()
# 根据选股结果进行后续交易操作
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他交易策略
示例代码使用 Tushare 库获取股票数据和财务数据等数据，根据选股逻辑对符合要求的股票进行筛选和排序，最终得到选股结果。根据选股结果进行后续的交易操作，并使用 Tushare 库计算股票的交易特征，以进行符合条件的过滤。
## 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。
