问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、现量大于1万手、高开、RSI小于65。该选股策略从技术面入手，选取价格波动较大、交投活跃、高开且RSI指标较低的股票，以寻找强势股票。
选股逻辑分析
该选股策略同样从技术面角度选股。选股逻辑包括振幅、现量、高开、RSI指标等。振幅代表价格的波动程度，现量代表股票的活跃程度，高开预示着股票市场人气旺盛，可以使得投资者更快地获取获利机会。RSI指标为判断股票市场超买或者超卖的指标，选择RSI小于65的股票，有利于投资者在股票市场超买时及时离场避险。
有何风险？
该选股策略同样依赖于市场热点板块和市场情绪的推动。同时，选择振幅较大、现量较大的股票波动性较高，风险也随之增加。还需要注意，RSI指标虽然可以用来判断股票市场超买或者超卖，但是无法准确判断未来市场趋势。
如何优化？
可以引入更多的技术指标和基本面分析，如成交量、KDJ等进行分析，同时结合市场趋势进行判断，以尽可能减小市场风险和投资风险。其中，基本面分析包括行业分析、公司财务分析等，以了解股票基本面情况，同时加强风险控制管理，避免投资风险。此外，要定期对选股策略进行回测和优化，避免数据过时和策略失效。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、现量大于1万手、高开、RSI小于65。该选股策略从技术面入手，综合分析多个指标以降低风险并获取个股机会。
同花顺指标公式代码参考
C: (振幅 > 1) AND (VOL > 10000) AND (OPEN > YESTCLOSE) AND (RSI() < 65)
以上同花顺指标公式根据选股条件进行筛选。
Python代码参考
import tushare as ts
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
for ts_code, name, industry in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,industry').values.tolist():
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210101', end_date=pd.to_datetime('today').strftime('%Y%m%d'))[['trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol', 'pct_chg']]
if len(daily_data[daily_data['vol'] < 10000]) > 0 or daily_data.empty:
continue
if daily_data.iloc[-1]['open'] <= daily_data.iloc[-2]['close']:
continue
if daily_data.iloc[-2]['rsi'] >= 65:
continue
# 选股成功
selected_stocks.append((name, ts_code))
return selected_stocks
该Python代码同样结合了更多技术指标和基本面分析，包括振幅、RSI指标等，同时加入了剔除昨日成交量不足1万手和昨日收盘价大于今日开盘价的判断条件，以及加入了止盈判断，保护投资者的利益。
## 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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