问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%之间，选择七连阴的股票，并至少有五根均线重合。
选股逻辑分析
该选股逻辑旨在寻找短期内出现下跌趋势，但未超过市场风险所能承受范围的股票，并筛选出有良好反弹潜力的股票。通过至少5根均线重合，筛选出价格下跌的股票长期趋势较为稳健。同时，二次确认七连阴以判断出的股票趋势是否稳定。
有何风险？
该选股逻辑忽略一些基本面及其他方面的指标，无法很好的反映股票的内部价值。当市场风险加大时，异常下跌的股票可能由于某种原因无法回弹。同时，其中的均线重合筛选方法可能过于追求过去的股价走势，无法准确掌握低位的投资机会。
如何优化？
该选股逻辑可以与其他技术指标及基本面指标相结合，以构建更复杂，全面的选股标准，应对市场的波动与周期。同时，可以针对不同的市场情况，调整筛选条件，形成更有针对性和适应性的选股标准。此外，把均线的参数调整成5,10,20,30,60或其他可以掌握低位投资机会的标准，将有利于把握反弹潜力。
最终的选股逻辑
在换手率3%到12%之间，选择七连阴的股票，并至少有五根不同时间窗口的均线重合。结合其他的技术指标和基本面指标，进行综合判断，选出有较好投资机会的股票。
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 C<=C[7] AND \
COUNT(C=MA(C,5), 5)>=5
注：C为收盘价，TURNOVERRATE为换手率，MA(C,5)为5日均线，COUNT(C=MA(C,5),5)则统计5日均线在过去5个交易日内出现的次数，当其大于等于5时才符合选股条件。
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['close'] <= df['ma5']).rolling(window=5).sum().iloc[-1] >= 5):
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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