问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1，K线小于20，七连阴。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了股票的技术指标，包括振幅和K线，并结合股票的历史涨跌情况，筛选出具有投资价值的股票。其中，七连阴指的是该股票连续七天下跌，表明该股票已经处于比较低的水平，可能随时反弹，因此具有投资潜力。
有何风险？
该选股逻辑主要基于历史数据和技术指标进行筛选，无法充分考虑市场风险和公司基本面，因此选股结果可能存在较大的波动性和不确定性。此外，七连阴指标易受市场情况影响，其准确性也有待进一步验证。
如何优化？
引入更多基本面数据和其他技术指标进行综合评估，如市盈率、市净率、ROE等，可以更全面地完成选股策略。此外，在策略中引入风险控制机制，例如止损和止盈，可以帮助降低选股的风险。
最终的选股逻辑
在结合以上因素考虑后，我们将逻辑调整为：
- 振幅大于1；
- K线小于20；
- 过去七个交易日无一日上涨。
同花顺指标公式代码参考
以下是在通达信上实现该选股策略的指标公式代码：
AMPLITUDE:= (HIGH - LOW) / C;
SELECTOR:= C5 > 0.5 AND C < 20 AND NDAY(C>=REF(C,1),7) = 0 AND AMPLITUDE > 1;
RESULT:= SELECTOR;
Python代码参考
以下是 Python 实现该策略的选股逻辑：
# 数据预处理部分，假设已获得数据close，high，low，open，成交量数据vol
# 计算振幅
amplitude = (high - low) / close.shift(1)
# 计算连续下跌日数
n_day_down = close.rolling(7).apply(
lambda x: x.is_monotonic_decreasing and len(x) == 7,
raw=True
).astype(int)
# 筛选选股
selected_stocks = pd.DataFrame({
'amplitude': amplitude,
'n_day_down': n_day_down.astype(bool)
}).query('amplitude > 1 & C < 20 & n_day_down == True')
return selected_stocks['code'].tolist()
通过 Python 实现该策略的选股逻辑，使用 Pandas 进行数据处理和条件筛选，代码更加易于实现和理解，同时也可以方便地根据具体情况对策略进行修改和优化。
## 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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
