问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，企业性质，RSI小于65。
选股逻辑分析
选股逻辑中振幅大于1表示选股对短期波动相对敏感，企业性质体现了选股策略对公司基本面的关注。同时选股逻辑中加入RSI指标，体现了选股对技术面的关注。
有何风险？
选股逻辑中忽略了宏观经济状况和政策风险等因素的影响，可能会导致选股结果与市场整体走势不相符。同时，选股逻辑中只考虑了RSI指标，忽略了其他技术指标的影响，可能会产生选股结果的不稳定性。另外，企业性质的考虑可能会引入过多主观因素，对选股结果影响较大。
如何优化？
选股逻辑可以从以下三个方面进行优化：
- 在技术面上，可以加入多种指标的综合评估，并结合机器学习等技术进行深度挖掘，提高选股准确度；
- 考虑宏观经济状况和政策风险，利用多维数据评估模型进行优化；
- 在企业性质上，可以采用定量方法，如采用市值和ROE等财务指标，来简单衡量企业的质量，避免过多主观因素的影响。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 选择指定企业性质；
- RSI小于65。
同花顺指标公式代码参考
选股逻辑的同花顺指标公式代码如下：
/* RSI指标公式 */
UP := SMA(MAX(CLOSE-REF(CLOSE,1),0), 12);
DOWN := SMA(MAX(REF(CLOSE,1)-CLOSE,0),12);
RSI := UP / (UP + DOWN) * 100;
/* 选股公式 */
SELECT: (HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01 AND XX企业性质 AND RSI<65;
其中，HIGH-LOW/REF(CLOSE,1)>0.01表示振幅大于1。
Python代码参考
适用于tushare库的Python选股代码如下：
import tushare as ts
from datetime import datetime, timedelta
def is_selected(code):
# 判断股票是否满足选股逻辑
hist_data = ts.get_hist_data(code)
if hist_data is None or len(hist_data) < 20:
return False
if hist_data['high']-hist_data['low'])/hist_data['close'].shift(1) <= 0.01:
return False
if not XX企业性质:
return False
if hist_data['rsi'][0] >= 65:
return False
return True
# 获取股票列表，遍历股票进行选股
stocks = ts.get_stock_basics()
selected_stocks = []
for code, row in stocks.iterrows():
if is_selected(code):
selected_stocks.append(code)
# 利用选股结果进行股票交易
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他策略
注意选股策略中存在的风险和局限性，要综合考虑多种因素，做出接近的分析和判断。
## 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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