问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,rsi小于65,饮料酒进出口。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了技术指标和行业因素的影响。振幅反映了股票价格的波动，rsi是一种相对强弱指标，可以发现超买超卖的情况。而饮料酒进出口是选股时考虑的行业条件，通过筛选出行业进出口情况良好的股票，进一步提高选股的准确性。
有何风险？
该选股逻辑忽视了公司基本面因素的影响，而且仅依赖于饮料酒进出口行业作为选股的重要指标，会导致选股效果不够稳定，且行业因素变动较大时会影响选股效果。
如何优化？
可以在该选股逻辑基础上，引入更多的行业指标如行业PE、行业PB等进行筛选，同时应重视公司基本面因素的影响，如财务指标（营收、净利润、资产负债率等）和公司治理情况（高管履历、业绩考核等）等，提高选股策略稳定性和有效性。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1,rsi小于65,考虑行业指标（如行业进出口、PE、PB等）和公司基本面情况（资产负债率、营收、净利润等）。选取处于长期上涨状态、成长性强、估价合理的公司作为投资对象。
同花顺指标公式代码参考
振幅：(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)*100
RSI：SMA(MAX(CLOSE-REF(CLOSE,1),0),N,1)/SMA(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),N,1)*100
Python代码参考
# 饮料酒进出口数据
import requests
url = "//futures.eastmoney.com/data/industry/5681.html"
r = requests.get(url)
data = r.text
# 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
# 行业数据filter
industry_filter = (data["进口量"] >= data["出口量"])
industry_list = industry_filter.index[industry_filter].tolist()
# 选取符合条件的股票
selected_stocks = selector(amplitude > 1, rsi < 65, stock.industry.isin(industry_list))
# 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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