问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI小于65、振幅大于1、机器人概念且流通市值小于100亿。该选股策略旨在寻找低风险、具有机器人概念的小盘股。
选股逻辑分析
该选股策略将RSI指标用来判断价格波动的强弱及超买超卖的程度，振幅指标用来反映股票市场需求的增长与衰退，机器人概念的选择可以寻找相关产业具有成长性的股票，并过滤掉流通市值过大的股票，以避免影响股票价格的波动。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：
- 过于简单，未考虑其他指标的影响，如技术面指标、基本面指标等；
- 机器人概念可能容易受到热点影响，市场情况不可控；
- 流通市值过小的股票存在流动性风险。
如何优化？
为了提升该选股策略的准确性，建议：
- 加入其他技术指标、市场情绪指标等来综合评估股票的技术面和基本面，如MACD、成交量等；
- 选择与机器人相关的数值、股票名称等综合考虑，不盲目跟风；
- 规定流通市值较小的股票建议采取分批建仓的方式，以避免流动性风险。
最终的选股逻辑
选股条件：RSI小于65、振幅大于1、机器人概念且流通市值小于100亿。该选股策略旨在寻找低风险、具有机器人概念的小盘股。
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(6)
其他指标同上述选股策略。
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 '机器人' in ts.get_stock_basics().loc[stock]['name']
and ts.get_stock_basics().loc[stock]['totals']*ts.get_stock_basics().loc[stock]['price']<10000000000
)
# 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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