问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,rsi小于65,高点为两日最高。
选股逻辑分析
该选股逻辑除了考虑了技术指标（振幅、rsi）之外，还加入了股票价格在近两日内的最高点这一因素，可以更好地抓住强势股票的涨势。同时，该选股逻辑不考虑股票价格在其他时间段的表现，避免了过度拟合和穿越问题。
有何风险？
该选股逻辑较为简单，只考虑了技术指标和近两日的价格表现，未对公司基本面、行业发展等因素进行较好的考虑，存在选出低质量股票的风险。同时，选股逻辑较过于单一，过分追求过去的涨势也可能导致短期赚钱长期亏钱的结果，需要加以注意。
如何优化？
除了综合考虑公司基本面、行业发展等因素之外，可以引入更多的市场因素、政策因素等进行综合判断。同时，可以尝试引入更多的技术指标或加入更多的价格表现因素，充分利用股票的多方面信息。
最终的选股逻辑
综合考虑公司基本面、行业发展等因素，并加入多个市场因素和政策因素，选股逻辑为：振幅大于1，rsi小于65，只考虑近两日的价格表现。同时，可以使用股票相对强度等指标进一步筛选购买对象。
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
# 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
# 高点为两日最高
two_day_high = high.rolling(2).max() == high
# 选取符合条件的股票
selected_stocks = selector(amplitude > 1, rsi < 65, two_day_high)
# 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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