问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,rsi小于65,机构动向大于0。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了股价波动、超买程度和机构资金的态度，通过筛选出机构动向较为积极的股票，来选择有潜在上涨空间的个股。
有何风险？
该选股逻辑的风险在于，机构动向不能充分代表股票未来的趋势，特别是在行业、政策等重大因素的影响下，选中的股票可能会发生较大的波动，带来较高的风险。同时，机构动向也具有一定的滞后性，在资金持续流入/流出的情况下，股价可能会发生较大的变动，可能会错失良机。
如何优化？
可通过加入其他技术指标如MA、MACD等来筛选股票，提高选股的准确率。同时，可以结合基本面分析，选择有长期价值的蓝筹股票。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1,rsi小于65,机构动向大于0，并结合其他技术指标和基本面数据综合选取。
同花顺指标公式代码参考
振幅：(high-low)/ref(close,1)*100>1
RSI：rsi(N)<65
机构动向：(big(L, N) - big(O, N)) / big(V, N) * 1000 > 0
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
# 机构动向
delta = big(L, N)-big(O, N)
ma_delta = ma(delta, M)
ma_vol = ma(big(V, N), M)
institutional_trend = ma_delta / ma_vol * 1000
# 选取符合条件的股票
selected_stocks = selector(amplitude > 1, rsi < 65, institutional_trend > 0)
# 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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