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周线MACD在零轴之上的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了股票的换手率和连续下跌天数，并且选择在周线MACD在零轴之上的股票。MACD指标是用于研判股票价格短期趋势的技术分析指标，结合连续七天下跌的选股条件，可以更好地判断当前市场的短期价格表现。
有何风险？
同样，该选股逻辑只考虑了换手率和连续下跌天数以及MACD指标的情况，而没有完全考虑企业的财务数据和基本面等因素，因此可能会漏选高质量、价值的股票。此外，选股策略也容易受到市场波动的影响而出现失误。
如何优化？
可以将MACD指标加入动量交易策略中，进一步挖掘股票的短期趋势，并在选股中加入更多的基本面和财务数据等指标，完善选股逻辑的策略。
最终的选股逻辑
该选股逻辑筛选条件为换手率在3%到12%范围内的连续七日下跌且周线MACD在零轴之上的股票。
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 MACD(BARS) > 0
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，LAST()表示取最后一天的值。本公式选择出连续7日下跌且周线MACD在零轴之上的股票。
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['macd_bar'].iloc[-1] > 0):
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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