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深证主板中市盈率在0至29.01之间且市净率在0至3.11之间的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要关注于换手率和连续下跌，同时限定了深证主板中的市盈率和市净率范围，目的是挑选具有较低估值的股票。
有何风险？
与前面的选股逻辑类似，企业性质作为选股条件，也存在一定的标签化风险。此外，市盈率和市净率作为估值指标，也需要注意其与企业业绩和走势的匹配性。
如何优化？
除了企业性质和估值指标外，可以进一步加入其他基本面指标和技术指标，尽量减少风险。
最终的选股逻辑
该选股逻辑筛选条件为换手率在3%到12%范围内，连续七天下跌且深证主板中市盈率在0至29.01之间且市净率在0至3.11之间。
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 ST_EXCHANGE_CLASSIFY = '深证主板'
AND PE > 0 AND PE < 29.01
AND PB > 0 AND PB < 3.11
注：TURNOVERRATE为总换手率，CLOSE为收盘价，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，LAST()表示取最后一天的值，REF()为相对索引函数，PE为市盈率，PB为市净率。本公式选择出连续7日下跌，并且复合深证主板中市盈率和市净率范围的股票。
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['ST_EXCHANGE_CLASSIFY'].iloc[-1] == '深证主板' and \
df['pe'].iloc[-1] > 0 and df['pe'].iloc[-1] < 29.01 and \
df['pb'].iloc[-1] > 0 and df['pb'].iloc[-1] < 3.11):
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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