问财量化选股策略逻辑
这个选股逻辑是基于RSI指标和股票价格的波动性来确定买入时机的。具体来说，它首先会选择RSI指标在多头区域的股票，然后选择过去一周涨幅大于0的股票。
这个逻辑的优点在于它可以筛选出具有强烈上涨趋势的股票，但是也存在一些风险。例如，如果市场整体走势不佳，即使RSI指标显示多头，股票价格也可能下跌。此外，如果股票的价格在过去一周已经大幅上涨，那么在未来可能会面临调整的风险。
为了优化这个逻辑，可以考虑引入更多的因素，如公司的基本面情况、行业发展趋势等。同时，也可以考虑使用更复杂的RSI指标或者设置更严格的条件来筛选股票。
最终的选股逻辑
最终的选股逻辑是结合RSI指标、股票价格的波动性和公司的基本面情况来确定买入时机。具体来说，它会选择RSI指标在多头区域、过去一周涨幅大于0且公司基本面良好的股票进行投资。
常见问题
Q: RSI指标是如何工作的？
A: RSI指标是一种技术分析工具，用于衡量股票价格的超买超卖程度。它的计算公式是将一段时间内的收盘价进行比较，然后求出平均值的移动平均线，最后用今天的收盘价与昨天的移动平均线之差除以昨天的移动平均线，得到一个介于0到100之间的数值。
Q: 为什么要选择过去一周涨幅大于0的股票？
A: 过去一周的涨幅可以反映股票近期内的价格变化情况，对于判断股票是否具备持续上涨潜力有重要参考价值。
Q: 如何确定公司基本面的情况？
A: 公司基本面包括但不限于财务报表、行业地位、经营战略等方面的信息，可以通过查阅公司的年报、季报等公开信息来获取。
python代码参考
import pandas as pd
import talib as ta
# 加载数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算RSI
df['rsi'] = ta.RSI(df['close'], timeperiod=14)
# 筛选出RSI在多头区域且过去一周涨幅大于0的股票
df = df[(df['rsi'] > 70) & (df['close'].pct_change() > 0)]
# 提取公司基本信息
df['company_info'] = df.apply(lambda x: f"{
## 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？
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