问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%、七连阴、15分钟周期MACD的绿柱变短的股票中进行选择。
选股逻辑分析
该选股策略同样是基于技术指标进行选股。通过选择在一定换手率和连续下跌条件下，绿柱变短的MACD指标，在技术面上筛选出股票，寻找有反弹潜力的投资机会。
有何风险？
该选股策略的风险在于，技术指标并不能完全反映公司的基本情况，过度依赖技术指标建立投资策略可能会忽略公司基本面情况；同时，15分钟周期的MACD指标相对较短，选择误判的风险较大。
如何优化？
为了降低风险，我们可以在选择股票时，综合考虑公司基本面情况和技术指标两方面因素，从多个角度来评估选股的风险；同时，可以加入更多选股条件，如行业景气度、市盈率等，以提高投资成功的概率。
最终的选股逻辑
选股在换手率3%到12%、七连阴、15分钟MACD指标的绿柱变短条件下进行选择，同时关注公司的基本面情况，综合考虑多个方面的指标来评估选股风险和收益。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺指标所需的公式：
选股公式：
选股条件：(NOT DFCF(_FCODE, 'CWX_QKBD')) AND (NOT DFCF(_FCODE, 'CWX_KCB')) AND ((REF(MACD(), 1)) < (MACD())) AND (NOT EQUAL((REF(MACD() - SIGNAL(), 1)), (MACD() - SIGNAL())));
DFCF(_FCODE, 'CWX_QKBD')：科创板
DFCF(_FCODE, 'CWX_KCB')：创业板
注：选股公式中的 MACD() 和 SIGNAL() 需要根据自己数据源的指标名做相应修改。
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['open']).tail(7).all() and \
not df['CWX_QKBD'].any() and not df['CWX_KCB'].any() and \
(df['MACD'].iloc[-2] < df['MACD'].iloc[-1]) and \
((df['MACD'].iloc[-2] - df['SIGNAL'].iloc[-2]) != (df['MACD'].iloc[-1] - df['SIGNAL'].iloc[-1]))):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
其中，MACD和SIGNAL分别表示MACD指标和信号线，可以通过TA库等开源库来计算。
## 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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