(supermind量化策略)换手率3%-12%、前25天有涨停、七连阴

问财量化选股策略逻辑

该选股策略选股逻辑为：换手率3%-12%,前25天有涨停,七连阴。

选股逻辑分析

该选股策略加入了连续阴线指标，可以筛选出近期走势较弱的潜力股。同时加入了换手率和前25天有涨停，可以选出市场情绪热度高且有前景的潜力股。选股后，需要结合基本面和技术分析等方法进行股票的筛选和交易。

有何风险？

该选股逻辑中加入了七连阴指标，但该指标可能会限制候选股票的数量，容易过于严苛，导致漏选潜在的热门股票。同时，基于历史数据操作股票存在风险，历史表现并不能保证未来表现，存在选股风险。

如何优化？

可以考虑引入其他指标，如市盈率、市净率、市销率等基本面数据指标，以及均线、趋势线等技术分析指标，以提高选股的准确性和稳健性。同时，可以采用其他多空判断指标，避免过于依赖单一判断指标而导致的风险。

最终的选股逻辑

该选股策略选股逻辑为：换手率3%-12%,前25天有涨停,七连阴，结合多重因素进行筛选和交易。

同花顺指标公式代码参考

通达信指标代码：

TURNOVER_RATIO>=0.03 AND TURNOVER_RATIO<=0.12 AND COUNT(WINDBREAKSIGN>0 and WINDBREAKSIGN<100, 25)>=1 AND COUNT(CLOSE<=OPEN, 7)>=7 AND MARKET!=2 AND STATUS=0 ORDER BY PE DESC

其中，其它条件同上一例子。

python代码参考

import pandas as pd
from pytdx.hq import TdxHq_API

# 创建连接
api = TdxHq_API()
api.connect('119.147.212.81', 7709)

# 所有A股列表
all_stocks = api.get_security_list(0, 0)
df_stocks = pd.DataFrame(all_stocks, columns=['code', 'name', 'market_type', 'exchange_type', 'industry'])

# 获取A股数据
selected_stocks = []
for code in df_stocks['code']:
    if code.startswith(('00', '60', '30')) and df_stocks[df_stocks['code'] == code]['market_type'].values[0] != 5:
        stock_k_data = api.get_k_data(code, 'D')
        if stock_k_data is not None and len(stock_k_data) >= 2 * 240 and \
                stock_k_data['turnover_ratio'].quantile(0.7) >= 0.03 and \
                stock_k_data['turnover_ratio'].quantile(0.7) <= 0.12 and \
                stock_k_data[stock_k_data['high'] == stock_k_data['high'].rolling(2).max()][['high']].shift(1).expanding(min_periods=20).max().iloc[-1, 0] == stock_k_data['high'].rolling(20).max().iloc[-1] and \
                stock_k_data['close'].rolling(7).apply(lambda x: (x <= stock_k_data.iloc[-1]['open']).all()).iloc[-1] and \
                df_stocks[df_stocks['code'] == code]['market_type'].values[0] != 2 and \
                api.get_security_quotes([(df_stocks[df_stocks['code'] == code]['exchange_type'].values[0], code)])['last_prices'][0] > api.get_security_quotes([(df_stocks[df_stocks['code'] == code]['exchange_type'].values[0], '000001')])['last_prices'][0]:
            finance_data = api.get_finance_info(code, 0)
            if len(finance_data) > 0:
                selected_stocks.append({'code': code,
                                        'name': df_stocks[df_stocks['code'] == code]['name'].values[0],
                                        'market_type': df_stocks[df_stocks['code'] == code]['market_type'].values[0],
                                        'pe': finance_data['pe'][0]})

df_selected_stocks = pd.DataFrame(selected_stocks)
df_selected_stocks = df_selected_stocks.sort_values('pe', ascending=False).reset_index(drop=True)

# 断开连接
api.disconnect()

    ## 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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)

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