问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%之间，选择连续7天阴线的股票，并且剔除昨日有涨停的股票。
选股逻辑分析
该选股策略结合了技术指标和市场资金流向情况进行选股，比较全面地反映了股票的性质。通过连续七天阴线的条件，可以较好地识别趋势，同时限制了在活跃的交易日内涨势过快的股票。剔除昨日涨停的股票，可以避免盲目跟风，减少风险。
有何风险？
该选股逻辑在选股条件中只考虑了连续7天阴线和剔除昨日涨停的股票，忽略了其他可能影响股票涨跌的重要因素，如公司基本面，资金面和市场参考等。同时，在市场交易异常活跃的日子里，选出的股票可能表现不稳定，容易造成一定的风险。因此，该选股策略的选股结果可能存在偏差，需要谨慎使用。
如何优化？
该选股策略可以针对剔除昨日涨停的选股条件进行优化。可以考虑增加基本面和行业因素，引入更为全面的技术指标如RSI，MACD等指标，进行更详尽的过滤和选股。同时选股策略应当和市场行情相结合，考虑增加选股方向的多样性，避免过度的集中化。
最终的选股逻辑
根据换手率3%-12%之间，选择连续7天阴线的股票，并剔除昨日有涨停的股票，搭配涉及基本面和行业因素分析以及市场行情分析，进行全面的选股。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信选股公式：
选股条件：TURNOVERRATE > 3 AND TURNOVERRATE < 12 AND C<=C[1] AND C<=C[2] AND C<=C[3] AND C<=C[4] AND C<=C[5] AND C<=C[6] AND C<=C[7] AND \
NOT ANY((HIGH / REF(CLOSE, -1)) > 1.098, 1)
注：C为收盘价，TURNOVERRATE为换手率，HIGH为最高价，CLOSE为收盘价。具体条件可以根据实际情况和需求进行修改。
python代码参考
import pandas as pd
from typing import List
def select_stock(data: pd.DataFrame) -> List[str]:
selected_stocks = []
for code, df in data.groupby(level=0):
if (df['turnoverratio'].iloc[-1] > 3 and df['turnoverratio'].iloc[-1] < 12 and \
(df['close'] <= df['close'].shift(1)).rolling(window=7).sum().iloc[-1] == 7 and \
(df['high'] / df['close'].shift(1) > 1.098).rolling(window=1).sum().iloc[-1] == 0):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
同样需要注意数据源指标名称的相应调整。通过添加rolling函数，表示使用1日内的涨停数据判断选股结果，使选股策略更具有可靠性。
## 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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