问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI小于65、振幅大于1、量比介于1.5和6之间。该选股策略旨在寻找近期涨势良好、成交活跃、有上涨潜力的股票。
选股逻辑分析
该选股策略结合了RSI技术指标、振幅指标和量比指标，以寻找近期涨势良好、成交活跃、有上涨潜力的股票。RSI和振幅指标以前的选股策略已经分析，不再赘述。量比指标用于反映股票成交量与之前一段时间平均成交量的比值，若量比大于1则表示成交量较前一个计算周期有所增加，有较高的关注度和交易活跃度。本选股逻辑结合了技术指标和基本面因素，包括了价格趋势、市场热度和成交活跃度等多方面的因素。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：
- 量比指标不能够预测市场未来走势，可能存在偏差；
- RSI指标和振幅指标不能完全预测市场未来走势，存在误判的可能；
- 发生市场异常交易，如市场洗盘、涨跌停等，可能会影响选股结果的准确性。
如何优化？
为了提升该选股策略的准确性，建议：
- 结合市场构成因素分析选股策略的优劣，科学调整选股的参数，避免产生过分的市场偏差；
- 定期更新指标的计算周期，避免过分追求短期效应；
- 考虑更多的基本面因素，包括每股收益、市盈率、市净率等财务数据，以寻找真正具备上涨空间的股票。
最终的选股逻辑
选股条件：RSI小于65、振幅大于1、量比介于1.5和6之间。该选股策略旨在寻找近期涨势良好、成交活跃、有上涨潜力的股票。
同花顺指标公式代码参考
在当前逻辑中，可以采用以下通达信指标：
量比指标：VOL/MA(VOL, N)，其中VOL表示当日股票成交量，MA(VOL,N)表示前N日的平均成交量；
其他指标同前选股策略。
python代码参考
以下是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_today_ticks(stock).iloc[0]['volume']/ts.get_hist_data(stock)['volume'].rolling(window=10).mean()[0]>1.5
and ts.get_today_ticks(stock).iloc[0]['volume']/ts.get_hist_data(stock)['volume'].rolling(window=10).mean()[0]<6
)
# 筛选符合条件的股票
selected_stocks = filter(condition, stocks)
# 输出符合条件的股票代码和名称
for stock in selected_stocks:
print(stock, ts.get_stock_basics().loc[stock]['name'])
## 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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