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该期间的累计涨幅大于0的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑基于换手率和股票收益两个条件来筛选标的。该策略在考虑市场流动性和走势的前提下，寻找那些处于适当调整状态，而且有上涨趋势的股票。
有何风险？
该选股逻辑主要基于股票的短期趋势来进行选股，忽略了其他诸如基本面、行业、市场风险等因素的影响，股票短期内的收益也未必能够长期维持。存在过度适应当前市场状况的风险。
如何优化？
可以在策略中加入更多的技术指标，如相对强弱指标(RSI)、MACD指标、移动平均线等，这些指标可以在一定程度上帮助我们更好地掌握股票的走势，提高选股效果。同时，我们也可以加入基本面指标，比如市盈率、市净率等指标作为筛选标准。
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，且该期间的累计涨幅大于0的股票作为投资标的。通过股票基本面的考虑，可以加入市盈率、市净率等指标作为进一步筛选。同时加入相对强弱指标(RSI)、MACD指标、移动平均线等技术指标的考虑，以更好地把握股票走势。
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
SUM(IF(CLOSE > REF(CLOSE, 1), 1, 0), 7) > 0
注：CLOSE为股票价格，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累计涨幅等条件结合，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['pct_chg'].rolling(window=7).sum().iloc[-1] > 0 and \
df['rsi_14'].iloc[-1] < 30 and \
df['macd'].iloc[-1] > df['macd'].iloc[-2] and \
df['ma5'].iloc[-1] > df['ma10'].iloc[-1] and \
df['pe'].iloc[-1] < 20):
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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