问财量化选股策略逻辑
该选股策略选股逻辑为：在换手率为3%-12%、股票代码以60开头的股票中，选取最近三天都是阴线的股票。
选股逻辑分析
该选股策略主要考虑股票最近的走势和市场情绪，选取最近三天都是阴线的股票是一种反转信号。但该选股逻辑无法考虑购买信号之前的市场情况和个股基本面，风险较高。
有何风险？
该选股逻辑存在以下风险：1、忽略个股的基本面和前期市场情况；2、股票数量可能较少；3、仅使用一种技术指标，不足以全面把握市场。
如何优化？
建议在选股逻辑中引入更多的因素（如基本面财务指标），并加入针对选出股票的风控措施，如动态调整止损位，避免亏损过大。
最终的选股逻辑
在换手率为3%-12%、股票代码以60开头的股票中，选取最近三天都是阴线的股票，并结合其他因素如量比、基本面指标进行筛选。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：选取60开头的股票，最近三天都是阴线的股票。
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
token = 'your token'
pro = ts.pro_api(token)
def get_stock_list(pro):
#获取股票列表
stock_info = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,area,industry,market,fullname,enname')
stock_info = stock_info[stock_info['ts_code'].str.startswith('60')] #筛选出股票代码以60开头的股票
return stock_info
def get_three_consecutive_down_days_stocks(stock_list, api):
#获取最近三天都是阴线的股票
three_consecutive_down_days_list = []
for stock_code in stock_list['ts_code'].tolist():
data = pro.daily(ts_code=stock_code, fields='trade_date, open, close')
if not data.empty and len(data) >= 3:
#获取最近三天的开盘价和收盘价
open_prices = data['open'].iloc[-3:]
close_prices = data['close'].iloc[-3:]
#判断最近三天是否都是阴线
if all(close_prices < open_prices):
three_consecutive_down_days_list.append(stock_code)
return three_consecutive_down_days_list
#获取股票列表
stock_list = get_stock_list(pro)
#获取最近三天都是阴线的股票
three_consecutive_down_days_stocks = get_three_consecutive_down_days_stocks(stock_list, pro)
#输出结果
print("下列股票最近三天都是阴线：")
print(three_consecutive_down_days_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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