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流通股本小于等于55亿股的股票。
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，该策略加入了流通股本因素，寻找那些流通股本较少的股票，同时处于下跌状态，具有一定的投资价值。
有何风险？
该选股逻辑基于价格、换手率和流通股本等因素进行选股，而没有考虑股票基本面和市场风险等因素，容易出现选择风险。另外，流通股本数据更新不及时，可能导致筛选出来的股票实际上已经不符合条件。
如何优化？
可以将流通股本作为考虑因素之一，综合考虑价格、成交量、市场风险、基本面等因素，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，并且流通股本小于等于55亿股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
(TTL_SHARES < 5500000000)
注：CLOSE为股票价格，TTL_SHARES为股票流通股本数，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。该选股公式将流通股本作为进一步考量指标，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['totals'].iloc[-1] < 5500000000)):
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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