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、涨幅在一定范围内的股票中进行选择。
选股逻辑分析
该选股逻辑基于股价连续七天下跌和换手率一定范围内的条件，加入了涨幅指标进行筛选，并将涨幅控制在2.6%到-5%之间，可以更全面地考虑市场情绪和技术面因素，提高选股的准确率和可靠性。
有何风险？
该选股逻辑仍然有一定风险，比如忽略了公司基本面和财务指标等因素的影响，同时指标的波动可能对选股产生较大的影响。
如何优化？
为了降低风险，可以加入更多的选股因素，如市盈率、市净率等公司基本面和财务指标等因素。同时，为了更全面地考虑市场情绪和技术面，可以加入其他指标进行判断，如KDJ、MACD等指标，从而提高选股的准确率和可靠性。
最终的选股逻辑
基于换手率3%到12%、股价连续七天下跌、涨跌幅在一定范围内的选股条件，可以加入其他指标进行筛选，如市盈率、市净率等基本面因素，同时，综合考虑各种指标进行综合分析，从而提高选股的准确率和可靠性。
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 -Σ(C < REF(C, 1) WHEN C < REF(C, 1), 7) == 7 AND (SP < 2.6 AND SP > -5)
注：其中 TURNOVERRATE 表示换手率， C 表示股票当日收盘价， SP 表示涨跌幅
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'] < df['close'].shift(1)).rolling(window = 7).sum().iloc[-1] == 7 and \
(df.iloc[-1]['suspension'] == False and df.iloc[-1]['pricechange'] < 2.6 and df.iloc[-1]['pricechange'] > -5)):
selected_stocks.append(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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