问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%的范围内，选择连续七天下跌且量比大于1.5且小于6的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样基于换手率和股票价格的变化来筛选标的。相比较于“七连阴、收益大于0”选股策略，该策略加入了成交量的因素，寻找那些股票在一定的成交量范围内处于下跌状态，同时也有一定的反弹潜力。
有何风险？
该选股逻辑没有考虑市场风险和基本面等因素，只依赖于股票价格、换手率和成交量等因素进行选股。选股范围虽然相对较窄，但依然存在选择风险。同时，该选股策略可能会过度适应历史市场状况，难以应对不同市场环境。
如何优化？
可以在策略中加入其他技术指标，如相对强弱指标(RSI)、MACD指标、移动平均线等，以进一步提高选股效果。同时，可以将基本面指标、市场情绪等因素也加入模型考虑范围，进一步优化选股效果。
最终的选股逻辑
选择在换手率3%-12%的范围内，连续七天下跌，且量比在1.5到6的范围内的股票作为投资标的。在股票基本面的考虑上，可以加入市盈率、市净率等指标作为进一步筛选标准。在技术指标上，可以加入相对强弱指标(RSI)、MACD指标、移动平均线等指标作为判断标准。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信选股公式：
选股公式：
选股条件：TURNOVERRATE > 3 AND TURNOVERRATE < 12 AND SUM(IF(CLOSE < REF(CLOSE, 1), 1, 0), 7) = 7 AND
(VOLUME / MA(VOLUME, 5)) > 1.5 AND (VOLUME / MA(VOLUME, 5)) < 6
注：CLOSE为股票价格，VOLUME为股票成交量，MA为移动平均线指标，其他指标名称同上，均需根据实际情况进行相应修改。该选股公式将成交量作为进一步考量指标，筛选出符合向上反弹潜力较大的标的股票。
python代码参考
import pandas as pd
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'].rolling(window=7).apply(lambda x: (x[:-1] > x[-1]).all())).iloc[-1] and \
(df['volume'] / df['volume'].rolling(window=5).mean()).iloc[-1] > 1.5 and \
(df['volume'] / df['volume'].rolling(window=5).mean()).iloc[-1] < 6):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
同样需要注意数据源指标名称的相应修改。最终的选股策略可以根据实际情况和市场变化进行微调和调整。
## 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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