问财量化选股策略逻辑
本选股策略选择振幅大于1，连续3天以上大单净量大于0.05，并且连续3天出现三连阴的股票。
选股逻辑分析
本选股策略不仅考虑了价格波动和市场交易规模等因素，还通过筛选连续出现三连阴的股票，以此来找到具有明显下跌趋势的标的股票。
有何风险？
该选股逻辑对市场的波动和噪声比较敏感，选股结果可能存在一定的不稳定性。并且，连续三天的三连阴并不能完全反映股票的实际价格走势，可能会存在选错标的的情况。
如何优化？
通过增加更多技术指标，如均线、KDJ等指标，来综合评估股票的价格走势，以及基本面指标，如EPS、ROE等，来评估股票的价值水平，同时加入资金流向等因素，需要对选股逻辑进行优化。
最终的选股逻辑
本选股策略选股逻辑为：振幅大于1，连续3天以上大单净量大于0.05，并且连续3天出现三连阴的股票。
同花顺指标公式代码参考
- 振幅大于1，可使用
A = MAX(HIGH - LOW, ABS(HIGH - REF(CLOSE, 1)), ABS(LOW - REF(CLOSE, 1))); C = REF(CLOSE, 1); abs(HIGH - C) > A * 1 AND abs(LOW - C) > A * 1进行筛选。 - 连续3天以上大单净量大于0.05，可使用
VOL_NVI > 0.05 AND COUNT(VOL_NVI > 0.05, 3) = 3进行筛选。 - 连续3天出现三连阴，可使用
LLV(LOW, 3) < LLV(LOW, 4) AND LLV(LOW, 4) < LLV(LOW, 5)进行筛选。
Python代码参考
import pandas as pd
# 读取股票数据并增加筛选条件
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
df = df[df['AMO'] > 1]
df['VOL_NVI'] = (df['NET_VOLUME'] / df['VOLUME']).rolling(3).sum()
df = df[df['VOL_NVI'] > 0.05]
df['LLV_LOW_3'] = df['LOW'].rolling(3).min()
df['LLV_LOW_4'] = df['LOW'].rolling(4).min()
df['LLV_LOW_5'] = df['LOW'].rolling(5).min()
df = df[(df['LLV_LOW_3'] < df['LLV_LOW_4']) & (df['LLV_LOW_4'] < df['LLV_LOW_5'])]
# 加入更多的过滤条件
df = df[df['MA5'] < df['MA10']]
df = df[df['PE_TTM'] < 50]
## 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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