问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,rsi小于65,竞价主力净买大于0。
选股逻辑分析
该选股策略不仅考虑了股价波动和超买程度，还考虑了竞价主力资金的持仓情况，通过筛选出竞价主力净买入大于0的股票来选择受到资金青睐的股票，以增加策略的安全性。
有何风险？
该选股策略的风险在于，竞价主力净买入不能保证股价未来的涨跌，特别是在市场经济周期的转折时期。同时，该选股逻辑仅考虑到了短期因素，未考虑到长期投资价值的影响。
如何优化？
可使用一些同行业、同类股票的数据对比分析来找到更优质的股票。同时，可以加上一些其他技术指标作为条件来筛选股票，并增加一些基本面因素来筛选个股。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1,rsi小于65,竞价主力净买大于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
竞价主力净买：JLMM.BUY - JLMM.SELL > 0
其中，JLMM代表竞价主力资金，BUY代表买入，SELL代表卖出。
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
# 竞价主力资金净买
jlmmbuy = sum(select([JLMM.BUY - JLMM.SELL > 0]), N)
# 选取竞价主力净买入大于0的股票
selected_stocks = selector(amplitude > 1, rsi < 65, jlmmbuy > 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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