问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%之间，选择连续7天阴线的股票，并且前天的MACD值小于0。
选股逻辑分析
该选股策略同样结合了技术指标和市场资金流向情况进行选股。通过连续7天阴线的条件和MACD值小于0的条件，能够更好地识别趋势和筛选出短期买入机会。同时，该策略主要针对低换手率的股票进行选股，具有较好的安全性。
有何风险？
该选股逻辑同样忽略了公司基本面、资金流向和市场情况等可能影响股票涨跌的重要因素。同时，在市场行情不稳定的情况下，选股策略的结果可能存在较大偏差，需要谨慎使用。此外，该选股条件对MACD指标的选股条件过于简单化，可能忽略了MACD指标的细节和变化。
如何优化？
该选股策略可以加入其他技术指标进行辅助判断，如MA指标、KDJ指标等。同时可以通过筛选具有良好基本面、处于板块龙头的股票来增加选股的准确性和安全性。
最终的选股逻辑
根据换手率3%-12%之间，选择连续7天阴线的股票，并且前天的MACD值小于0，搭配其他技术指标和基本面进行选股。
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 \
CROSS(MACD(12, 26, 9), REF(MACD(12, 26, 9), 2)) < 0
注：C为收盘价，TURNOVERRATE为换手率。具体条件可以根据实际情况和需求进行修改。
python代码参考
import pandas as pd
from typing import List
import talib
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 \
talib.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)[0].iloc[-3] < 0):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
该python代码同样需要注意数据源指标名称的相应调整。通过使用talib库中的MACD函数，更加准确地计算MACD指标值，避免了使用rolling函数的风险。
## 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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