问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、按个股热度从大到小排序、RSI小于65。将选股逻辑作为第一个标题放入段落中。
选股逻辑分析
该选股策略的逻辑如下：
1.振幅大于1：表示该股票交易活跃度较高；
2.按个股热度从大到小排序：表示在符合条件下，按照市场的热度进行排序；
3.RSI小于65：表示这些股票近期走势强劲且未超买。
综合以上三个点，在符合阈值的股票中按市场热度从大到小排序，选出RSI小于65的股票。
有何风险？
该选股策略的可能风险包括：
1.过度依赖市场热度指标，可能忽略了一些中长期的价值；
2.对于RSI指标的使用，可能会忽略一些走势较弱但长期看好的股票。
如何优化？
为了提高选股的准确性和降低风险，我们可以在以下方面对该选股策略进行优化：
1.引入其他技术指标，如KDJ、MACD等，进行多重指标判断；
2.结合市场情绪、基本面等因素进行综合分析；
3.调整策略的参数和阈值，根据市场走势进行动态调整；
4.引入机器学习算法，进行选股结果的优化和预测。
最终的选股逻辑
综合以上分析和优化，我们最终的选股逻辑为：
在符合振幅大于1和RSI小于65的要求下，按照市场热度从大到小排列，加入多重技术指标和基本面指标的综合分析，以尽可能降低风险并提高选股准确率。
同花顺指标公式代码参考
该策略可引入以下指标进行辅助分析：
1.振幅的指标。
振幅：
((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1))>0.01
2.按个股热度排序的指标。
同花顺热度指标：
SORT_BY_DESC(stock_heat/)
3.RSI的指标。
同花顺RSI指标：
RSI(14) < 65
Python代码参考
以下是使用Python进行选股的代码参考：
import pandas as pd
import tushare as ts
from pyecharts import Kline
def stock_selection():
# 获取股票数据
all_data = ts.get_k_data("002230", ktype="D")
all_data = pd.DataFrame(all_data, columns=["date", "open", "close", "high", "low", "volume", "code"])
# 按要求选股
condition1 = ((all_data["high"] - all_data["low"]) / all_data["close"].shift(1) > 0.01)
hot_code = ts.top_list().loc[1:10, 'code']
condition2 = all_data['code'].apply(lambda x: x in hot_code.to_list())
condition3 = all_data["rsi_14"] < 65
# 按照市场热度排序
all_data['pct_change'] = abs(all_data['close'] - all_data['open']) / all_data['open']
all_data.sort_values('pct_change', ascending=False, inplace=True)
# 返回符合条件的股票代码
return all_data[condition1 & condition2 & condition3]["code"].values.tolist()
# 展示股价走势
def show_kline(data):
kline = Kline()
kline.add("K线图", data[["date", "open", "close", "high", "low"]].values.tolist())
kline.render()
# 股票代码
code = "002230"
# 获取股票数据
all_data = ts.get_k_data(code, ktype="D")
# 展示股价走势
show_kline(all_data)
# 选出符合条件的股票
selected_stocks = stock_selection()
print("符合条件的股票：", selected_stocks)
其中，在代码中需要根据实际需求进行相应的设置。
## 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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