问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%的范围内，选择连续七天下跌，并且在前25个交易日内出现过涨停板的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑考虑了股票的换手率、价格走势以及市场人气等因素。在连续下跌的情况下挖掘潜在机会，同时选择前期曾有过涨停板的股票也说明了该股票在市场上拥有较高的人气和热度。
有何风险？
该选股逻辑存在着过度拟合的风险，如果股票被不合理地选中，可能存在较大的风险，需要仔细考虑，并且进行严格的风险控制。
如何优化？
可以在选股逻辑中加入其他技术指标，如均线、MACD等，或者作为进一步筛选标准，添加市值、净利润、财务成长性等基本面指标，以提高投资标的的精确度和可靠性。
最终的选股逻辑
选择在换手率3%-12%的范围内，连续七天下跌，在前25天内曾出现过涨停板的股票作为投资标的。在基本面上，可以考虑添加市值、净利润、财务成长性等指标作为进一步筛选标准。
同花顺指标公式代码参考
以下是通达信选股公式：
选股公式：
选股条件：TURNOVERRATE > 3 AND TURNOVERRATE < 12 AND SUM(IF(CLOSE < REF(CLOSE, 1), 1, 0), 7) = 7 AND HSL > 9.9 AND HSL < 200
注：CLOSE为收盘价，TURNOVERRATE为换手率，SUM(IF(CLOSE < REF(CLOSE, 1), 1, 0), 7)为计算连续七天下跌的指标，HSL为25天涨停板的累计涨跌幅。该选股公式选取了连续七日下跌的和曾有过涨停板的股票，符合条件的股票将被筛选出来。
python代码参考
import pandas as pd
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['high'].diff(periods=25) > 0).any()):
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。最终的选股策略可以根据实际情况和市场变化进行微调和调整。
## 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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