问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%、股价连续七天下跌、流通市值在50亿到100亿之间的股票中进行选择。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了市场情绪和流通市值两个方面。连续七天下跌可以预测出可能存在的逆势反弹，而流通市值在50亿到100亿之间可以体现出相对较为稳定的市值规模。
有何风险？
该选股逻辑可能存在较大的风险。在股价连续下跌的情况下盲目对股票进行筛选容易受到大资金的操控，同时流通市值狭窄的范围可能会忽略掉某些价值较大的股票，投资价值不高。
如何优化？
为了降低风险，可以加入更多的选股因素，综合考虑各种指标如公司基本面、财务报表等。同时，针对股价连续下跌的问题，可以加入一些针对价值投资的选股条件，如市盈率、市净率等指标，以提高选股的准确度和投资价值。
最终的选股逻辑
基于换手率3%到12%、股价连续七天下跌、流通市值在50亿到100亿之间的选股条件，可以考虑加入一些针对价值投资的选股因素，如市盈率、市净率等指标，从而提高选股的准确度和投资价值。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺指标公式：
选股公式：
选股条件：TURNOVERRATE > 3 AND TURNOVERRATE < 12 AND -Σ(L < REF(L, 1) WHEN L < REF(L, 1), 7) == 7 AND CIRCMARKETVAL >= 5000000000 AND CIRCMARKETVAL <= 10000000000
注：其中 TURNOVERRATE 表示换手率， CIRCMARKETVAL 表示流通市值， L 表示股票当日最低价，同样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['turnoverratio'].iloc[-1] > 3 and \
df['turnoverratio'].iloc[-1] < 12 and \
(df['low'] < df['open']).rolling(window=7).sum().iloc[-1] == 7 and \
df['circmktvalue'].iloc[-1] >= 5000000000 and \
df['circmktvalue'].iloc[-1] <= 10000000000):
selected_stocks.append(stock_code)
return selected_stocks
可以根据需要调整选股条件，并根据自己数据源的指标名做相应修改。同时，使用startswith函数来选择自己感兴趣的行业的股票。
## 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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