问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%、连续七天下跌以及连续三天下跌的股票中进行选择。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样从市场情绪和换手率等角度出发，选取了连续下跌的股票，可以有效避免市场情绪较差的时期出现大幅回撤。同时，适当调整了选股条件，更加严格，必须连续下跌七天及以上，且必须连续下跌三天及以上，提高了筛选的准确性。
有何风险？
该选股逻辑的风险同样在于，单纯依据连续下跌和换手率指标进行选股，可能忽略了公司基本面和宏观经济情况等重要因素，选择出的股票可能并没有太高的投资价值。
如何优化？
为了降低风险，同样可以加入更多的选股因素，如公司的基本面情况和市场波动情况等，以综合考虑多个方面的指标，评估选股风险和收益。同时，也可以适度调整选股条件，如更严格的连续下跌天数等，以提高筛选的准确性。
最终的选股逻辑
在换手率3%到12%、连续七天下跌以及连续三天下跌的股票中进行选择，并加入公司的基本面情况、市场波动情况等指标，综合考虑，评估选股风险和收益。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺指标所需的公式：
选股公式：
选股条件：TURNOVERRATE > 3 AND TURNOVERRATE < 12 AND -Σ(L < REF(L, 1) WHEN L < REF(L, 1), 7) == 7 AND -Σ(L < REF(L, 1) WHEN L < REF(L, 1), 3) == 3
注：其中 TURNOVERRATE 表示换手率，同样需要根据自己数据源的指标名做相应修改。
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['open']).rolling(window=7).sum().iloc[-1] == 7 and \
(df['close'] < df['open']).rolling(window=3).sum().iloc[-1] == 3):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
rolling函数表示滚动窗口计算指标，可以根据需要调整窗口大小。同时，使用startswith函数来选择饮料酒进出口行业的股票。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
