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，选择连续七天下跌并且昨日进入龙虎榜的股票。
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，该策略加入了昨日进入龙虎榜的标准，寻找那些处于下跌状态，但又有异动的股票，具有一定的投资价值。
有何风险？
该选股逻辑基于价格、换手率和市场热度等因素进行选股，并没有考虑股票基本面的因素，容易出现选择风险。另外，股票异动可能不具有持续性，短期内的大幅上涨或下跌并不能代表中长期的发展趋势。
如何优化？
可以将股票基本面和市场风险等因素加入选股策略，综合考虑价格、成交量、市盈率、市净率等指标，提高选股的精度和可靠性。
最终的选股逻辑
选择在换手率3%-12%的范围内，连续七天下跌并且昨日进入龙虎榜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
ISINLIST(LHBDY, VALUE) AND REF(ISINLIST(LHBDY, VALUE), 1) = 0
注：CLOSE为股票价格，TURNOVERRATE为换手率，LHBDY为龙虎榜的标志，VALUE为龙虎榜的详细信息，REF为调用前一天的数据，其他指标名称同上，均需根据实际情况进行相应修改。该选股公式将龙虎榜作为最后的判断条件，符合条件的股票将被筛选出来。
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['LHBDY'].iloc[-1] == 1 and df['LHBDY'].iloc[-2] == 0)):
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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