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在下午出现大单净流入的股票。
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，并加入了下午大单净流入的监管，相比于简单的连续阴跌，更加精准地判断当天的市场情况，以更好地把握股票的买卖时机。
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，而没有充分考虑企业的基本面和财务状况等因素，仍然容易漏选高质量的潜力股票。此外，由于下午大单净流入的表现形式和次数都可能受到行情波动的影响，因此容易面临市场变局的风险。
如何优化？
可以通过更加全面地考虑企业的财务数据和宏观经济指标等方面，对选股策略进行优化，以更精准地选择股票。另外，可以在大单净流入条件中，考虑区分主力和散户资金的流入情况，以避免资金单一的干扰和影响。
最终的选股逻辑
该选股逻辑筛选条件为换手率3%到12%范围内的连续七日下跌并在下午有大单净流入的股票。
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 C3 > 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。C3为大单净流入，大于0代表大单净流入。本公式选择出连续7日下跌且有大单净流入的股票。
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['C3'].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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