问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率为3%-12%、10日涨幅大于0小于35、三连阴的条件下，选择股票进行选股。
选股逻辑分析
在原有的选股逻辑的基础上加入了三连阴的条件，即过去三个交易日中每个交易日的收盘价均低于前一交易日收盘价。这个条件可用来筛选出股票的下跌趋势，更有利于进行低吸高抛操作。
有何风险？
该选股逻辑只考虑了过去几日交易情况，没有考虑公司基本面、行业前景等因素，存在可能因公司基本面变化导致投资风险。
如何优化？
要综合考虑公司基本面、行业前景等因素，建立起全面而符合实际的选股逻辑。同时，要紧密关注行业政策、市场情况等重要信息，及时调整选股策略，降低投资风险。
最终的选股逻辑
在换手率为3%-12%、10日涨幅大于0小于35、三连阴的条件下进行选股。同时，要综合考虑公司基本面、行业前景等因素，建立起全面而符合实际的选股逻辑。要紧密关注行业政策、市场情况等重要信息，及时调整选股策略，降低投资风险。
同花顺指标公式代码参考
用通达信实现这个策略，用到的条件如下：
(TURNOVER>0.03 AND TURNOVER<0.12 AND INCREASE>0 AND INCREASE<0.35 AND REF(CLOSE,1)<REF(CLOSE,2) AND REF(CLOSE,2)<REF(CLOSE,3) AND CLOSE<REF(CLOSE,1))
其中TURNOVER表示换手率，INCREASE表示10日涨幅，REF(CLOSE,1)表示前一交易日的收盘价，以此类推。
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
# 获取符合条件的股票列表
def get_good_stocks(pro):
good_list = []
# 调用Tushare接口获取所有股票数据
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L')
# 匹配符合条件的股票
for i in range(len(data)):
ts_code = data.iloc[i]['ts_code']
if ts_code[:2] != '60' and ts_code[:3] != '688':
daily_info = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210901', end_date='20211022')
if daily_info[daily_info['pct_chg'] == -10].shape[0] >= 3:
if daily_info.iloc[-1]['close'] < daily_info.iloc[-4]['close']:
good_list.append(ts_code)
return good_list
# 获取所有符合条件的股票
token = "your token"
pro = ts.pro_api(token)
good_stocks = get_good_stocks(pro)
# 计算符合条件的股票的市值和涨幅
result = []
for stock_code in good_stocks:
daily_data = pro.daily(ts_code=stock_code, start_date='20211022', end_date='20211022')
result.append([stock_code, daily_data.iloc[-1]['market_cap'], (daily_data.iloc[-1]['close'] / daily_data.iloc[0]['close']) - 1])
# 排序，输出结果
df = pd.DataFrame(result, columns=['stock_code', 'market_cap', 'increase_rate'])
df = df.sort_values(by='increase_rate', ascending=False)
print(df.head(10))
## 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？
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