问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%范围内，选择连续7天下跌且周线MA5金叉MA10的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑到了市场中处于下跌趋势的股票，并且筛选出了具有周线MA5金叉MA10信号的股票，从而在趋势和技术上进行双重过滤，提高选股的准确性。然而，该策略可能过于侧重于技术指标，忽略其他重要的基本面因素，需要做出进一步的完善。
有何风险？
该选股策略风险在于，它仅考虑连续下跌和周线MA5与MA10的金叉作为选股因素。这种做法可能忽略了公司的基本面和市场情况，如行业变化、政策调整等因素，以及股票价格波动的其它原因。在极端情况下，该策略还可能会认为错误的个股是符合条件的，从而导致投资风险。
如何优化？
为了避免过分依赖技术指标，可以在选股过程中更加注意公司的基本面因素，如盈利能力、市场地位、行业前景等，从而更加全面地评估股票的价值。另外，可以通过机器学习等算法来筛选出与股票价格波动强相关的因素，以提高选股的正确率。
最终的选股逻辑
基于换手率3%到12%的条件下，在连续7天下跌的基础上，筛选出周线MA5金叉MA10的股票进行选股。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信指标公式：
选股公式：
选股条件：TURNOVERRATE > 3 AND TURNOVERRATE < 12 AND COUNTSIF(DIV(LAST(CLOSE,7),REF(LAST(CLOSE,1),1))<1,7)=7 AND WMA(CLOSE,5) > WMA(CLOSE,10) AND CROSS(WMA(CLOSE,5),WMA(CLOSE,10))
注：TURNOVERRATE为总换手率，CLOSE为收盘价，COUNTSIF为序列函数，用于统计符合条件的记录数，DIV函数为除法函数，WMA为加权移动平均线，CROSS为金叉函数。本公式选择出连续7日下跌并且周线MA5金叉MA10的股票。
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[:-1] > x[-1]).all()).iloc[-1] and \
df['close'].rolling(window=5).mean().iloc[-1] > df['close'].rolling(window=10).mean().iloc[-1] and \
(df['close'].rolling(window=5).mean() > df['close'].rolling(window=10).mean()).iloc[-2] != \
(df['close'].rolling(window=5).mean() > df['close'].rolling(window=10).mean()).iloc[-1]):
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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