问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：选取RSI小于65、按个股热度从大到小排序、换手率在3%到12%之间的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑在技术面的基础上加入了换手率的筛选条件，可以排除过高或过低换手率的个股，同时结合市场热度因素进行排序，剩余的股票即为相对质量较高的标的，有助于提高选股的准确度和风险控制。
有何风险？
该选股策略仍然忽略了公司的基本面因素，如其盈利能力、市场占有率、财务状况等，同时在筛选换手率时也未考虑具体行业和公司特点，可能筛选掉了一些较好的投资标的，存在一定风险。
如何优化？
可以在筛选条件中加入更多基本面和成长性相关的考虑，如总资产收益率、净利润增长率等，同时可以考虑给换手率制定更具体的筛选条件，如参考同行业公司的换手率水平，进一步提高选股的准确度和稳定性。
最终的选股逻辑
选取RSI小于65、个股热度从大到小排序、换手率在3%到12%之间的股票作为筛选条件，同时综合考虑技术面、市场关注度和公司基本面等因素，选择适合的个股进行投资。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标公式：REF(CLOSE,1)<REF(LOW,1) AND RSI(C,14)<65 AND (VOL/MONEY)*100>=3 AND (VOL/MONEY)*100<=12 AND 个股热度大小排序
python代码参考
import baostock as bs
import pandas as pd
# 登陆系统
lg = bs.login()
# 获取所有股票列表
rs = bs.query_all_stock(day="2020-12-30")
data = rs.get_data()
stock_list = data["code"].tolist()
# 初始化结果列表
result_list = []
# 循环遍历股票列表
for stock in stock_list:
# 获取股票历史K线
rs = bs.query_history_k_data_plus(stock,
"date,code,close,low,turnoverratio",
start_date="2021-01-01",
end_date="2021-12-31",
frequency="d",
adjustflag="2")
data = rs.get_data()
# 判断是否符合选股条件
if sum(data["close"].diff().shift(-1) < data["low"].shift(-1)) > 0 \
and data["rsi_14"].iloc[-1] < 65 \
and data["turnoverratio"].iloc[-1] >= 3 \
and data["turnoverratio"].iloc[-1] <= 12:
result_list.append(stock)
# 打印符合选股条件的股票列表
print(result_list)
# 登出系统
bs.logout()
## 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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