问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%、七连阴、振幅大于1的股票中选择。
选股逻辑分析
该选股策略主要是通过观察连续下跌的股票，寻找其可能出现的反弹机会，并且由于振幅大于1，可能有一些波动空间。
有何风险？
该选股策略存在一定的风险。一方面，相比于基本面指标分析，该策略更加注重技术指标分析，可能存在滞后和误判情况；另一方面，该策略选择的股票都存在明显的下跌趋势，存在股票未能止跌反弹的可能，也有可能仅是短期反弹而非真正的反转。
如何优化？
可以通过引入其他技术指标或基本面指标，来辅助选股策略，同时需要注意不仅考虑技术面而忽略基本面，而是应进行综合分析。
最终的选股逻辑
在换手率3%到12%、七连阴、振幅大于1的股票中选择。
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：(C/REF(C, 7) < 1) AND (AMO > 0) AND ((MAX(HIGH - LOW), ABS(HIGH - REF(C, 1)), ABS(REF(C, 1) - LOW)) > 1);
其中，AMO表示的是成交金额，REF(C, 7)表示的是7日前的收盘价。
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']).tail(7).all() and \
df['amout'].iloc[-1] > 0 and \
((df['high'] - df['low']).max() > 1 or \
(df['high'] - df['close'].shift(1)).abs().max() > 1 or \
(df['close'].shift(1) - df['low']).abs().max() > 1)):
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks
## 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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