问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率在3%-12%之间、连续三天收阴线、连续七天收阴线的情况下，选取这些股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑注重了市场情绪与走势，通过连续收阴线的股票，筛选出市场情绪相对较悲观的股票。加上换手率条件，相对较好地筛选出潜在的反弹机会。
有何风险？
该选股策略缺少更全面的基本面数据，存在一定的盲目性。同时，连续性条件下，筛选出的股票可信度较低，存在较大的假阳性可能。指标策略过于简单，对于不同种类股票的适用性有限。
如何优化？
可以加入一些基本面数据，如市盈率、市净率、股息率等指标，综合公司基本面信息与市场信息来较全面地选股。同时，可以对于不同种类的股票构建适应性更高的指标体系。
最终的选股逻辑
在换手率在3%-12%之间、连续三天收阴线、连续七天收阴线的情况下，选取这些股票。
同花顺指标公式代码参考
以通达信公式为例：
SETBARS(20,0);
V_SELECT:=N日涨跌幅(1)>=1 AND MAINbd AND 三连阴(5) AND 七连阴(5) AND 换手率>=3 AND 换手率<=12;
条件选股：V_SELECT;
python代码参考
import baostock as bs
import pandas as pd
import datetime
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取满足条件的股票 ####
rs = bs.query_stock_basic()
stock_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
stock_code = rs.get_row_data()[0]
# 查询股票实时行情
rs_q = bs.query_history_k_data_plus(stock_code, "date,code,open,high,low,tradeStatus,preclose,close,volume,amount,adjustflag,turn,pctChg,peTTM,pbMRQ,isST", "2022-07-05", "2022-07-05")
if rs_q.error_code == '0':
row_data = rs_q.get_row_data()
# 判断换手率
volume = float(row_data[8])
turnover_rate = float(row_data[11])
if 3 <= turnover_rate <= 12:
rs_k = bs.query_history_k_data_plus(stock_code, 'date,open,high,low,close,pctChg', start_date=datetime.datetime.now()-datetime.timedelta(days=10), end_date=datetime.datetime.now(), frequency='d', adjustflag='3')
if rs_k.error_code == '0':
# 判断连续收阴线
close_hist = list(map(float, rs_k.get_column("close")))
if len(close_hist) >= 7 and all([close_hist[i] < close_hist[i-1] for i in range(1, 8)]) and all([close_hist[i] < close_hist[i-1] for i in range(4, 7)]):
stock_list.append(stock_code)
# 转换成DataFrame格式并输出结果
df = pd.DataFrame(stock_list, columns=['stock_code'])
print(df)
#### 登出系统 ####
bs.logout()
## 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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