问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%、股价连续下跌七天并且昨日9:15匹配价跌停的基础上，筛选出具有上涨潜力的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑在股价下跌的基础上，结合昨日9:15匹配价跌停指标，寻找表现为超卖的股票，然后判断其是否有上涨潜力。选股策略时间分布较广，适用范围比较宽，但是由于只考虑市场情况，可能会忽略公司基本面的影响，不利于长线投资。
有何风险？
与前面那个选股逻辑相似，该选股策略同样存在市场噪音的问题，容易受到整体市场的影响。股价下跌不一定代表超卖，相反地也可能代表公司基本面不佳等问题。此外，昨日9:15匹配价跌停并不一定能代表股票未来的走势表现，仅仅是一种短期的市场情况。
如何优化？
选择更为全面、综合的选股指标，如市盈率、市净率等，能够更好地反映公司基本面的价值。此外，可以通过更多的计算方法及技术分析方法来验证和检验策略的有效性。
最终的选股逻辑
在换手率3%到12%的基础上，加入昨日9:15匹配价跌停指标的筛选，并且结合其他选股指标进行综合考虑。
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(HIGH,1) <= REF(LOW,1) * 0.9
注：TURNOVERRATE表示总换手率，LLV为最低值函数，C表示股票收盘价，REF表示向前引用，本公式含义为从昨天开市至今日收盘价之间，最高价比匹配价（昨日收盘价）低10%
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['high'].iloc[-2] <= df['low'].iloc[-2] * 0.9):
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。对于更细节的配置和特殊情况的处理，可以根据实际需求进行程序优化。
## 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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