问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%、连续七天下跌、股票均价站在五日均线之上的股票中进行选择。
选股逻辑分析
该选股逻辑关注的是股票价格走势和均价，选股条件较为严格，可以筛选出市场相对稳定且具有上涨潜力的股票。
有何风险？
该选股逻辑可能会错过一些周期性较强且股价反复波动的个股。同时，该选股逻辑所关注的指标有时也会受行情和机构投资行为的影响，有时筛选结果可能不太准确。
如何优化？
可以加入其他技术面和基本面指标进行筛选，如相对强势指标和市盈率等，来更好地选择股票。同时可以结合时间序列模型等量化手段进行优化，提高选股效果和算法稳定性。
最终的选股逻辑
在换手率3%到12%、连续七天下跌、股票均价站在五日均线之上的基础上，加入其他技术面和基本面指标进行筛选。同时，注意数据的时效性和可靠性。
同花顺指标公式代码参考
以下为通达信指标公式：
选股公式：
选股条件：TURNOVERRATE > 3 AND TURNOVERRATE < 12 AND LLV(C,7) == C AND REF(MA(CLOSE,5),1) < CLOSE AND MA(CLOSE,5) < CLOSE
注：TURNOVERRATE表示总换手率，LLV为最低值函数，C表示股票收盘价，REF用于取前一天的值，MA为移动平均
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'].rolling(window = 7).apply(lambda x: x == x.min()).iloc[-1] and \
df['close'].iloc[-1] > df['ma5'].iloc[-1] and \
df['close'].iloc[-2] < df['ma5'].iloc[-2]):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
具体选股条件可根据需求进行调整，同时根据数据源指标名称进行相应修改。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
