问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%、连续七天下跌的饮料酒进出口股票中进行选择。
选股逻辑分析
该选股逻辑从行业及波动率角度出发，选股时结合了行业趋势和波动率指标。在一定的换手率条件下，连续下跌7天的饮料酒进出口股票可以对行业趋势反转进行初步的判断。
有何风险？
该选股逻辑的风险在于，行业趋势和波动率变化的预测并不总是准确的，并且仅仅依据指标判断容易忽略公司的基本面情况，选择不具备投资价值的股票。
如何优化？
为了降低风险，我们可以加入更多选股条件，如市盈率、市净率等，以综合考虑多个方面的指标，评估选股风险和收益。同时，可以适度调整选股条件，如增加连续下跌天数等，提高筛选的准确度。
最终的选股逻辑
选股在换手率3%到12%、连续七天下跌的饮料酒进出口股票中进行选择，并加入公司的基本面情况、市盈率等指标，综合考虑，评估选股风险和收益。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺指标所需的公式：
选股公式：
选股条件：GROUPID('J2849') AND -Σ(L < REF(L, 1) WHEN L < REF(L, 1), 7) == 7 AND TURNOVERRATE > 3 AND TURNOVERRATE < 12
注：其中 GROUPID('J2849') 表示选择饮料酒进出口行业的股票，L 表示最低价，TURNOVERRATE 表示换手率，需要根据自己数据源的指标名做相应修改。
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['s_code'].str.startswith('J2849') and \
df['turnoverratio'].iloc[-1] > 3 and \
df['turnoverratio'].iloc[-1] < 12 and \
(df['close'] < df['open']).rolling(window=7).sum().iloc[-1] == 7):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
其中，rolling函数表示滚动窗口计算指标，TURNOVERRATE表示换手率，可以通过TA库等开源库来计算。同时，使用startswith函数来选择饮料酒进出口行业的股票。
## 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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