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，且连续三天收盘价均小于前一日收盘价的股票作为投资目标。通过考虑股票价格、成交量、市场走势等因素，筛选出可能具备投资回报潜力的股票。
选股逻辑分析
本选股策略主要结合了股票价格波动、市场走势、流动性等多方面因素，以此筛选出可能具备投资回报潜力的股票。振幅大于1体现了股票价格较为波动，具备相应的投资热度，而换手率和市场成交量则考虑了市场热度和流动性等方面的因素。同时，通过连续三天收盘价均小于前一日收盘价则判断出股票处于下跌趋势，低位入市以期获取投资收益。
有何风险？
本选股策略存在较大的市场风险，因为市场情况随时都可能发生变化，导致股票的走势与预期不一致。同时，该策略仅关注了短期市场走势，可能忽略一些长期潜力更大的股票。此外，连续三天下跌的股票可能会存在更大的下跌空间，投资者需要注意风险。
如何优化？
为了更好地优化选股策略，可以加入更多的基本面因素，如市盈率、市净率等指标，更全面了解股票的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，分析企业的新闻事件和公告等信息，获得更准确的判断股票价值的依据。同时，连续三天下跌并不一定就意味着该股票没有价值，可以加入其他技术指标来衡量股票的价值。
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，连续三天收盘价均小于前一日收盘价的股票作为投资目标。同时，需要注意加入基本面数据和企业事件信息，综合判断股票的竞争力和成长性，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,industry,market,area,pe,pb,circ_mv')['ts_code']:
if 'ST' in code:
continue
if '科创板' in pro.fina_mainbz(ts_code=code, year=2020, quarter=1)['bz_item']:
continue
df = pro.bar(ts_code=code, freq='1d', start_date='', end_date='', ma=[5, 10, 20])
if df.iloc[-4]['close'] > df.iloc[-3]['close'] > df.iloc[-2]['close'] > df.iloc[-1]['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')
vol_rate['turnover_rate'] = (vol_rate['turnover_rate']*(df.iloc[-1]['amount']/vol_rate['vol'])).rolling(5).mean() # 5日平均换手率
if vol_rate.iloc[-2]['vol'] > 0 and (vol_rate.iloc[-2]['turnover_rate']) > 0.5 and (vol_rate.iloc[-2]['turnover_rate']) < 2:
price_now = pro.realtime_quotes(code).iloc[0]['price']
selected_stocks.append([code, price_now])
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？
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