问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%之间，选择连续七天下跌的股票，且在最近25个交易日中单日涨幅大于等于10%。
选股逻辑分析
该选股逻辑旨在捕捉股票短期波动，包含量价和趋势两个因素。首先要求股票处于相对低换手率区间，满足成交量的限制。然后再选择连续下跌的股票，意味着其在短期内存在跌势，可以利用这种趋势来进行投资。同时，要求最近25个交易日中有单日涨幅大于等于10%，则说明该标的具有较好的阶段性企稳和反弹潜力。
有何风险？
该选股逻辑选股标准较为严格，可能会忽略掉一些其他重要指标。同时，选股标准过高可能会导致进入市场的股票数量过少，无法达到充分多样化的投资组合。另外，过于注重短期波动可能会影响长期收益和风险控制。
如何优化？
可以在基本的量价和趋势因素基础上，考虑其他重要的技术面和基本面因素，例如市场情绪、财务数据、行业前景等，进行全面的判断和筛选。也可以对选股策略进行合理的灵活调整，选择适合自己的投资风格。
最终的选股逻辑
在换手率3%到12%之间，选择连续七天下跌的股票，并且在最近25个交易日中至少有一天单日涨幅大于等于10%。在此基础上，可以考虑添加其他重要技术面和基本面指标，结合自己的投资风格和风险控制，构建更加全面和合理的投资组合。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信选股公式：
选股条件：TURNOVERRATE > 3 AND TURNOVERRATE < 12 AND C<=C[1] AND C<=C[2] AND C<=C[3] AND C<=C[4] AND C<=C[5] AND C<=C[6] AND \
EVERY(HIGH/HIGH[1]>1.1, 1, 25)
注：C为收盘价，TURNOVERRATE为换手率，HIGH为最高价。
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['close'].shift(1)).rolling(window=7).sum().iloc[-1] == 7 and \
((df['high'] / df['high'].shift(1) > 1.1).rolling(window=25).sum().iloc[-1] >= 1)):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
同样需要注意数据源指标名称的相应调整。最终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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