问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率在3%-12%之间、连续三天收阴线，并且昨日9:15匹配价跌停的股票中选择投资。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了连续三天收阴线，而且股票昨日开盘9:15匹配价跌停，说明该股可能存在市场热度下降的情况，选择此类股票能够降低投资风险。
有何风险？
该选股逻辑忽略了绝大部分股票的基本面分析，存在使用此种方法带来潜在风险。同时，重要指标的非正常变化很可能是临时的，可能影响后续市场的价格变化，可能导致更大的投资风险。
如何优化？
可以在选股策略中引入较多的财务因素、从基本面和技术面进行完整的分析，以筛选出投资价值高、风险相对较低的股票。
最终的选股逻辑
在换手率在3%-12%之间、连续三天收阴线，并且昨日9:15匹配价跌停的股票中进行筛选。
同花顺指标公式代码参考
以通达信公式为例：
SETBARS(250,0);
V_SELECT := 主板A股 AND 三连阴(5) AND YESTCLOSE/LASTCLOSE < 0.9;
筛选条件：V_SELECT;
python代码参考
import baostock as bs
import pandas as pd
#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
#### 获取满足条件的股票 ####
rs = bs.query_stock_basic()
stock_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
stock_code = rs.get_row_data()[0]
# 满足换手率和三连阴的股票
rs_k = bs.query_history_k_data_plus(stock_code, "date,open,high,low,close", start_date='2022-07-01', end_date='2022-07-07', frequency='d', adjustflag='3')
if rs_k.error_code == '0':
close_hist = list(map(float, rs_k.get_column("close")))
if len(close_hist) >= 3 and all([close_hist[i] < close_hist[i-1] for i in range(1, 3)]):
# 查询前一交易日9:15的价格
rs_qt = bs.query_history_k_data_plus(stock_code, "date,time,open,high,low,close,volume,amount", start_date='2022-07-06', end_date='2022-07-06', frequency='1', adjustflag='3')
if rs_qt.error_code == '0':
qt_data = rs_qt.get_row_data()
if len(qt_data) == 9 and float(qt_data[2]) / float(qt_data[5]) < 0.9:
stock_list.append(stock_code)
df = pd.DataFrame({"stock_code": stock_list})
print(df)
#### 登出系统 ####
bs.logout()
## 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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