问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%范围内，选择连续七天下跌的股票，并且机构买入，即机构抄底，认为这种情况下，股票的下跌已达到一定程度，具备上涨潜力。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要从连续下跌和机构买入两个角度考虑，在下跌趋势中，机构买入一般表示机构对股票价值的看好，能够提供支撑和影响市场对股票的预期。适用于短周期炒作，并具有一定的风险控制能力。
有何风险？
该选股逻辑存在着市场噪音的问题，容易受整体市场的影响。其次，仅仅依靠机构抄底并不能满足长期投资的需求，还需要综合考虑公司基本面的信息。
如何优化？
在选股策略中，可以使用更多的技术指标和财务指标，以及对公司基本面的研究来提高选股精度和盈利能力。此外，需要加强对盈利风险的控制和风险分散。
最终的选股逻辑
在换手率3%-12%的条件下，选择连续七天下跌且机构买入的股票，并结合公司基本面等指标进行综合分析。
同花顺指标公式代码参考
以下为通达信指标公式：
选股公式：
选股条件：TURNOVERRATE > 3 AND TURNOVERRATE < 12 AND LLV(CLOSE,7)==CLOSE AND (ACCUMULATE_VOL - ACCUMULATE_VOL*MA10/100) > 0
注：TURNOVERRATE表示总换手率，CLOSE表示收盘价，LLV为最低值函数，ACCUMULATE_VOL表示累积成交量，MA10表示10日均线，本公式选择出下跌的股票中机构持续流入买入的量大于卖出量的股票。
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 == x.min()).iloc[-1] and \
df['net_amount_x'].rolling(window=5).sum().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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