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，选择连续七天下跌和9点25分涨幅小于6%的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑基于连续下跌和9点25分涨幅小于6%来筛选标的。该逻辑考虑市场早盘情况和成交情况的影响，可以更加精准地选择处于调整状态的股票。
有何风险？
该选股逻辑仅基于连续下跌和早盘涨幅两个条件来筛选标的，未考虑其他技术指标、市场机制、行业和基本面等因素的影响，容易受到市场波动和行业走势的影响，存在投资风险。
如何优化？
除了连续下跌和早盘涨幅的条件限制外，还可以在技术指标上更具综合性地考虑，可以加入相对强弱指标（RSI）、复权均线、价格动量和资金流等指标，以及基本面的收益和估值等指标，构建更完善的选股策略。
最终的选股逻辑
综合上述分析和风险提示，可以将选股条件改为：在换手率3%到12%的范围内，选择连续七天下跌和早盘涨幅小于6%，并符合相对强弱指标、复权均线、价格动量和资金流等技术指标，以及基本面的收益和估值等条件的股票作为投资标的。
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 COUNT(TRAVEL(CLOSE,1) < 0, 7) = 7 AND FLOOR((LOW / REF(CLOSE, 1) - 1) * 10000) / 100 < -6 AND (HIGH[1]-OPEN[1])/OPEN[1]<0.06
注：CLOSE为股票价格，LOW为股票当日最低价，HIGH为股票当日最高价，OPEN为股票当日开盘价，其他指标名称同上，均需根据实际情况进行相应修改。该选股公式将换手率和连续下跌、早盘涨幅等条件结合，需要根据实际情况具体修改来达到选出符合条件的标的股票。
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['low'].iloc[0] / df['close'].shift().iloc[-1] - 1) * 100 < -6 and \
(df['high'].iloc[1] - df['open'].iloc[1]) / df['open'].iloc[1] < 0.06 and \
df['rsi_14'].iloc[-1] < 30 and \
df['ma5'].iloc[-1] > df['ma10'].iloc[-1] and \
df['changepercent'].iloc[-1] < -5 and \
df['amount'].iloc[-1] > df['amount'].rolling(window=10).mean().iloc[-1]):
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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