问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI小于65、振幅大于1、换手率>2%且<9%。该选股策略旨在寻找具有上涨潜力的股票，并且交易活跃。
选股逻辑分析
该选股策略结合了RSI技术指标、振幅指标和换手率指标，以寻找具有上涨潜力的股票，并且交易活跃。RSI指标和振幅指标与之前选股策略相同，换手率指标用来衡量市场对该股票的交易活跃程度，筛选出交易热度较高、具有上涨潜力的股票。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：
- 过于依赖技术指标和交易量等因素，可能忽略市场中其他重要因素，存在一定风险；
- RSI指标和振幅指标不能完全预测市场未来走势，存在误判的可能；
- 选股条件的设置较为单一，可能无法适应市场情况的变化。
如何优化？
为了提升该选股策略的准确性，建议：
- 同时考虑技术指标和基本面数据，并且加入其他重要指标，如市盈率等，形成更为全面的分析模型；
- 监控换手率和成交量的变化趋势，及时调整选股条件；
- 可以考虑引入机器学习或者深度学习等算法，结合历史数据进行分析，提高选股策略的精度。
最终的选股逻辑
选股条件：RSI小于65、振幅大于1、换手率>2%且<9%。该选股策略旨在寻找具有上涨潜力的股票，并且具有一定的交易活跃度。
同花顺指标公式代码参考
在当前逻辑中，可以采用以下通达信指标：
RSI指标：RSI(CLOSE, N)，其中N为计算周期，默认值为14；
振幅指标：(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N))/CLOSEN100，其中HHV(HIGH,N)为周期内的最高价，LLV(LOW,N)为周期内的最低价，N为计算周期，默认为20天；
换手率指标：VOL*100/AVG(MVOL, N)，其中VOL为当日成交量，MVOL为N日平均成交量，N为计算周期，默认为5天。
python代码参考
以下是python代码实现该选股逻辑（假设使用Tushare库）：
import tushare as ts
# 获取股票代码列表
stocks = ts.get_stock_basics().index.tolist()
# 定义选股条件
condition = lambda stock: (ts.get_hist_data(stock)['rsi'][0]<65
and ts.get_hist_data(stock)['high'][0]-ts.get_hist_data(stock)['low'][0]>ts.get_hist_data(stock)['close'][0]*0.01
and ts.get_today_ticks(stock, retry_count=10)['volume'][0]/ts.get_hist_data(stock)['v_ma5'][0]*100 > 2
and ts.get_today_ticks(stock, retry_count=10)['volume'][0]/ts.get_hist_data(stock)['v_ma5'][0]*100 < 9
)
# 筛选符合条件的股票
selected_stocks = filter(condition, stocks)
# 输出符合条件的股票代码和名称
for stock in selected_stocks:
print(stock, ts.get_stock_basics().loc[stock]['name'])
## 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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