问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：在RSI小于65、资金流强度由大到小、换手率在2%~9%之间时，筛选出优质股票。
选股逻辑分析
该选股策略除了考虑技术面和资金面之外，还考虑了换手率，避免了部分成交不活跃的股票。RSI小于65表示相对低位，适合低吸；资金流强度由大到小反应了大资金的购买/卖出情况，符合市场情绪；换手率在2%~9%之间筛选出具有流动性的股票，便于操作。
有何风险？
该选股策略较为简单，忽略了大量基本面信息，存在一定程度的盲目性；此外，可能会忽略一些过度超卖或超买的股票。
如何优化？
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结合其他技术指标，比如KDJ、MACD等进行综合分析，尽量避免单一指标造成的盲目操作。
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稳健的调整选股策略参数，根据不同的市场环境进行相应的优化。
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更加重视基本面素质，充分了解公司的行业、盈利、财务等情况。
最终的选股逻辑
在RSI小于65、资金流强度由大到小、换手率在2%~9%之间时，筛选出优质股票。
同花顺指标公式代码参考
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RSI指标：
通达信指标公式：RSI(CLOSE,N)
同花顺指标公式：RSI(CLOSE,N) -
资金流强度CMF指标：
通达信指标公式：CMF(HIGH,LOW,CLOSE,VOLUME,N)
同花顺指标公式：CMF(HIGH,LOW,CLOSE,VOLUME,N) -
换手率指标：
通达信指标公式：VOL/TTM/100，其中VOL为总成交量，TTM为过去12个月的总营业收入。
同花顺指标公式：RPT*1000/T/POP，其中RPT为每股营业收入，T为当期季度，POP为在股本。
python代码参考
以下是基于该选股策略编写的Python代码示例，仅供参考。
import tushare as ts
import pandas as pd
import numpy as np
import talib
def select_stocks():
res = []
# 获取股票基本信息
stocks_info = ts.get_stock_basics()
for stock in stocks_info.index:
try:
rsi_threshold = 65
cmf_threshold = 0
turnover_range = (0.02, 0.09)
# 判断RSI、资金流强度和换手率
hist_data = ts.get_hist_data(stock)
if hist_data is None:
continue
rsi_data = talib.RSI(hist_data['close'].values, timeperiod=14)
if rsi_data is None or rsi_data[-1] > rsi_threshold:
continue
cmf_data = talib.CMF(hist_data['high'].values, hist_data['low'].values,
hist_data['close'].values,
hist_data['volume'].values, timeperiod=20) / 100000000
if cmf_data is None or cmf_data[-1] < cmf_threshold:
continue
turnover = stocks_info['totals'][stock]*hist_data['close'][-1]/hist_data['volume'][-1]/10000
if turnover < turnover_range[0] or turnover > turnover_range[1]:
continue
res.append(stock)
except Exception as e:
continue
return res
res = select_stocks()
print(res)
注：此代码示例中在选股条件上进行了调整，并考虑了实时数据和细节问题，仅供参考，应根据具体情况进行适当调整，同时需要对股票池进行筛选，避免影响投资效率。
## 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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