问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI小于65、振幅大于1、今日控盘大于21。这个选股策略通过判断股票当前的价格波动、主力资金流入和控盘情况来选出行情活跃的股票。
选股逻辑分析
该选股策略通过RSI指标判断价格波动的强弱及超买/超卖情况，振幅指标则用来反映股票市场需求的增长与衰退。今日的控盘字段用来判断当前的主力资金进入情况，是衡量股票价值活跃程度的重要指标之一。
有何风险？
该选股策略可能存在以下风险：
- 过于简单，未考虑其他指标的影响，如成交量、资金流向等；
- 选股逻辑较为依赖技术分析，可能存在主观判断的影响；
- 需要及时更新数据，否则选出的股票可能已经失效。
如何优化？
为了提升该选股策略的准确性，建议：
- 综合考虑其他指标，如成交量、资金流向等，来补充RSI和振幅指标所未考虑的情况；
- 使用机器学习等方法来优化和优化指标参数；
- 可以对选出的股票进行严格的财务分析，以保证筛选出的股票基本面不错。
最终的选股逻辑
选股条件：RSI小于65、振幅大于1、今日控盘大于21（计算方式参考同花顺指标公式代码参考）。该选股策略旨在寻找价格波动较强、主力资金进入活跃的股票。
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(6)、振幅指标为：(HIGHV+LOWV)/2/CLOSE，今日控盘指标可以用通达信指标MR(1)计算。
python代码参考
以下是python代码实现该选股逻辑（使用Tushare库）：
import tushare as ts
# 获取所有股票代码列表
stocks = ts.get_stock_basics().index.tolist()
# 定义选股条件
condition = lambda stock: (ts.get_hist_data(stock, start='2021-01-01')['rsi'][0]<65
and ts.get_hist_data(stock, start='2021-01-01')['high'][0]-ts.get_hist_data(stock, start='2021-01-01')['low'][0]>ts.get_hist_data(stock, start='2021-01-01')['close'][0]*0.01
and ts.get_realtime_quotes(stock)['b1_v'][0]>21
)
# 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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