问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1，昨日换手率*（今日竞价成交量/昨日成交量）在0.5到2之间，最近七个交易日内出现连续阴线的股票作为投资目标。通过挖掘股票价格、市场走势、成交量等多个因素，筛选出可能具备投资回报潜力的股票。
选股逻辑分析
本选股策略主要基于技术面考虑，利用振幅、流动性等指标辅助判断选股，防止市场突变给投资带来风险。同时，选取连续阴线的股票也是基于近期市场风格判断，考虑市场情绪和资金流动等因素。
有何风险？
本选股策略较为单一，只考虑了基础的技术面指标和近期市场风格，存在选股过于机械化的风险。此外，连续阴线可能是暂时的反弹，不一定代表股票价值被低估，需结合其他因素进行判断。
如何优化？
为了更好地优化选股策略，可以考虑加入更多基本面数据，如市盈率、市净率等指标，更全面地分析企业估值状况和竞争力等因素。同时，可以结合自然语言处理技术，分析企业新闻事件和公告等信息，从而更加准确的判断股票价值。此外，可以加入自定义因子，如技术指标等，以更精准地选股。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1，昨日换手率*（今日竞价成交量/昨日成交量）在0.5到2之间，最近七个交易日内出现连续阴线的股票作为投资目标。同时，建议加入更多基本面数据和自定义因子的考量，综合判断股票的价值和成长性，以选出具备投资回报潜力和风险可控的股票。
同花顺指标公式代码参考
无
Python代码参考
import tushare as ts
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
for code in pro.query('stock_basic', exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,list_date,list_status')["ts_code"]:
if 'ST' in code:
continue
price = pro.daily(ts_code=code, start_date='', end_date='', fields='ts_code,close,pre_close')
vol_rate = pro.moneyflow(ts_code=code, start_date='', end_date='', fields='ts_code,trade_date,turnover_rate,vol,amount,buy_sm_vol,sell_sm_vol,buy_md_vol,sell_md_vol,buy_lg_vol,sell_lg_vol')
vol_rate = vol_rate.set_index('trade_date')
if len(price) < 7:
continue
close_list = price.iloc[-7:]['close'].tolist()
if all([x<y for x,y in zip(close_list[:-1], close_list[1:])]):
selected_stocks.append([code, price.iloc[-1]['close']])
return [x[0] for x in selected_stocks][:n]
## 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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