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，选择连续七天下跌且今日最大跌幅在-5%到-4%之间的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑到了市场中处于下跌趋势的股票，以及在一定程度上控制股票价格的下跌速度。然而，该策略可能过于侧重于股票的跌幅，而忽略了一些可能对股票价格产生影响的其他因素。
有何风险？
该选股策略风险在于，它仅考虑连续下跌和最大跌幅作为选股因素。其可能会忽略公司的基本面和市场情况，例如新闻事件、公司业绩变动、行业变化等。在极端情况下，该策略还可能会认为错误的个股是符合条件的，从而导致投资风险。
如何优化？
可以综合考虑股票的基本面和技术面指标，比如市净率、市盈率、收盘价等指标，以及RSI、MACD、KDJ等技术指标，来优化选股策略。同时，结合机器学习等人工智能技术，通过分析与股票波动有关的大量数据，来优化选股过程。
最终的选股逻辑
基于换手率3%到12%的条件下，在连续7天下跌的基础上，选择今日最大跌幅在-5%到-4%之间的股票进行选股。
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 MAXCHANGE <= -4 AND MAXCHANGE > -5
注：TURNOVERRATE表示总换手率，CLOSE表示收盘价，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，MAXCHANGE为当日最大跌幅。本公式选择出连续7日下跌且当日最大跌幅在-5%到-4%之间的股票。
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['pct_chg'].iloc[-1] > -5 and df['pct_chg'].iloc[-1] <= -4):
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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