问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、周线MACD在零轴之上，并满足近7个交易日内每日收盘价低于前一日收盘价的七连阴股票，以找出在短期内有下跌风险的交易标的。作为交易标的进行交易。
选股逻辑分析
本选股策略主要基于技术面因素进行选股。选择振幅大于1、周线MACD在零轴之上等条件做为选股标准，可以筛选出有较好短期上涨趋势的股票。同时，通过选择满足近7个交易日内每日收盘价低于前一日收盘价的七连阴股票，可以筛选出在短期内有下跌风险的交易标的。
有何风险？
该选股策略忽略了企业基本面因素，也没有考虑公司盈利状况、财务情况等，不够综合。同时，市场风险存在不可预测性，不能保证股票市场不发生大的波动。因此执行该选股策略存在一定的风险。
如何优化？
建议在选股条件中加入其他相关因素，如成交量、相对强弱指标等技术面指标、市值和估值等基本面指标，以综合反映标的的技术面和基本面状况。同时，需要结合其他的市场情绪、资金面等因素进行筛选，以全面评估投资标的的投资价值和投资风险。需要通过加强风险控制、优化交易策略等手段降低投资风险。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、周线MACD在零轴之上，并满足近7个交易日内每日收盘价低于前一日收盘价的七连阴股票为选股标的，同时也需要结合其他技术面指标和基本面指标进行筛选，并与资金面等因素进行综合考虑。需要通过加强风险控制、优化交易策略等手段降低投资风险。
同花顺指标公式代码参考：
振幅大于1：
(HIGH - LOW) / PRE_CLOSE > 0.01
周线MACD在零轴之上：
(REF(MACD(12, 26, 9), 1) > REF(MACDSIGNAL(12, 26, 9), 1)) AND (MACD(12, 26, 9) > 0)
七连阴：
COUNT(CLOSE < REF(CLOSE, 1), 7) == 7
python代码参考：
# 引入Tushare库和TA-Lib库
import tushare as ts
import talib
# 连接Tushare库
pro = ts.pro_api()
# 查询所有股票的数据
all_data = pro.stock_basic()
# 根据选股条件进行筛选
selected_stocks = []
for ts_code in all_data["ts_code"]:
# 获取股票数据
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20220101', end_date='20220630')
weekly_data = pro.weekly(ts_code=ts_code, start_date='20220101', end_date='20220630')
if (daily_data.high - daily_data.low).mean() / daily_data.close.mean() > 0.01 and weekly_data.iloc[-1]['close'] > weekly_data.iloc[-1]['open'] and weekly_data.iloc[-2]['close'] < weekly_data.iloc[-2]['open'] and talib.COUNT(daily_data.close < talib.REF(daily_data.close, 1), 7)[-1] == 7:
selected_stocks.append(ts_code)
# 输出选中的股票
print(selected_stocks)
本选股策略使用Tushare库获取股票数据，并使用TA-Lib库的函数进行选股筛选条件的计算。在选股策略的后续优化中，建议加入更多因素和补充指标，在基本面、技术面和市场情绪的基础上，综合考虑投资标的的价值面、成长性等因素，形成更加完整的选股体系。同时需要通过加强风险控制、优化交易策略等手段降低投资风险。
## 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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