问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1, 反包, RSI小于65。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要从技术面入手，使用了股票价格波动（振幅）和技术面指标RSI来筛选近期表现较好的股票品种，并通过反包指标来确认趋势性，判断股票价格是否有所变化。选股逻辑相对简单，易于操作，在量化选股中有着广泛的应用。
有何风险？
该选股逻辑相对简单，未考虑其他技术面指标和基本面因素，筛选到的股票数量相对较少，可能会错过一些潜在机会，同时虽然使用了RSI指标，但未设置具体的价位参数，可能存在选股结果不够精确和准确的风险。
如何优化？
可以在原有的基础上加入更多的技术面和基本面指标，例如MACD等，同时可以设置RSI指标的具体参数，例如在30以下和65以上的区间中加入分析，以提高选股结果的精度。
最终的选股逻辑
基于以上分析，我们提出改进后的股票筛选逻辑：
- 振幅大于1；
- RSI值小于65；
- 近期反包出现。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信指标的公式代码示例：
F01:HIGH / LOW - 1 > 0.01; // 振幅大于1
F02:NOT(SIGN(CLOSE-REF(CLOSE, 1)) == SIGN(REF(CLOSE, 1) - REF(CLOSE, 2))); // 反包
F03:RSI(14) < 65; // RSI小于65
FILTER:F01 AND F02 AND F03;
SYMBOL_SORT("热度", SORT_DESCEND);
SELECT(IF(F04, 1, 0), "诊股"); // 输出文本信息：选股
python代码参考
以下是用 Python 实现该策略的选股逻辑：
def stock_filter(dv, symbol):
high = dv.get_ts("high", symbol=symbol)
low = dv.get_ts("low", symbol=symbol)
close = dv.get_ts("close", symbol=symbol)
# 计算反包指标
close_shifted = close.shift(1)
close_lagged = close.shift(-2)
reverse_signal = (close > close_shifted) & (close_shifted < close_lagged)
# 计算RSI指标
rsi = talib.RSI(close.values, timeperiod=14)[-1]
# 选股
selected_stocks = (high / low - 1 > 0.01) & reverse_signal & (rsi < 65)
selected_stocks = selected_stocks[selected_stocks].sort_values(by="heat_rank", ascending=False)
return selected_stocks.index.tolist()
该示例代码使用了 Python 的Pandas DataFrame和TA-Lib库计算选股逻辑，同时加入具体的技术指标参数，例如RSI指标和反包指标，以期获得更好的效果。
## 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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