问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：选择换手率在3%~12%、买一量大于卖一量，并且连续七个交易日收盘价下跌的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑的核心指标为连续七个交易日收盘价下跌。通过选择连续下跌的股票，可以筛选出市场疲软、投资者情绪低迷的品种。同时，选择换手率在3%~12%、买一量大于卖一量的股票，可以筛选出具有一定市场热度和成交活跃度的品种。
有何风险？
该选股逻辑过于依赖技术指标，没有考虑到公司基本面等重要因素，可能导致选股结果存在偏差。此外，连续下跌的股票在短期内可能存在反弹等技术性因素，需要进一步分析后再做决策。
如何优化？
可以增加其他指标，如市值、PE、PB等基本面指标，以及财务报表、行业资讯等信息，实现全面、多角度的选股。此外，可以参考更多的技术指标，如均线、MACD等，综合判断选股结果。
最终的选股逻辑
选择换手率在3%~12%、买一量大于卖一量，并且连续七个交易日收盘价下跌的股票。
同花顺指标公式代码参考
选股：SELECT(CODE AND (BIDV1>ASKV1) AND LLV(CLOSE, 7)>REF(LLV(CLOSE, 7), 1) AND -1.0*LLV(LOW, 7)/REF(CLOSE, 1)-1<0.0)
python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
def select_stocks():
pro = ts.pro_api()
# 查询挂买一量大于卖一量的股票
market_df = pro.market_detail(symbol='', trade_date='20220422')
df1 = market_df[(market_df['bid_vol'] > market_df['ask_vol'])]
# 查询连续七个交易日收盘价下跌的股票
daily_df = pro.daily(ts_code='', start_date='20220413', end_date='20220422', fields='ts_code,close')
s = daily_df['close'].rolling(window=7, min_periods=7).apply(lambda x: x[0]>x[-1], raw=True)
df2 = daily_df[s]
df1 = pd.merge(df1, df2[['ts_code']], on='ts_code')
# 查询换手率在3%-12%的股票
daily_df = pro.daily(ts_code='', start_date='20220421', end_date='20220422', fields='ts_code,turnover_rate')
df3 = daily_df[(daily_df['turnover_rate'] >= 3) & (daily_df['turnover_rate'] <= 12)]
df1 = pd.merge(df1, df3[['ts_code']], on='ts_code')
# 合并所有指标，返回选股结果
return df1['ts_code']
## 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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