问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：MACD 零轴以上，七连阴，换手率在3%到12%之间。选股时，优先选择 MACD 零轴以上和连续走低的股票，并关注换手率在一定范围内的股票。该逻辑旨在捕捉市场走势中具有下跌趋势以及潜在反弹可能性较高的股票。
该选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。分析以上的选股逻辑（每个逻辑以 "," 进行分隔），分析选股的逻辑（放入标题为 ## 选股逻辑分析 的段落），有什么风险？（放入标题为 ## 有何风险？ 的段落）如何优化？（放入标题为 ## 如何优化？ 的段落）并最终给出完善选股逻辑（放入标题为 ## 最终的选股逻辑 的段落），请用 Markdown 格式。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要利用 MACD 技术指标来选择具有下跌趋势的股票，并且关注换手率在一定范围内的股票，同时考虑连续走低的情况，以及可能有反弹空间的潜在股票。换手率反映了股票的市场流动性和交易活跃程度，限制其范围，可以更好地避免流动性较差的股票。
有何风险？
该选股逻辑存在以下问题：
- 只使用两个指标和一个简单的筛选条件进行选股，未考虑财务面、竞争力和市场环境等因素，存在一定的盲区；
- 换手率条件的限制，过高或过低都会对整个选股结果产生影响；
- 未考虑选股结果的行业分布和与板块的相对性。
如何优化？
优化该选股逻辑需考虑以下方面：
- 应加入其他技术指标和基本面因素的筛选条件，从多角度全面挖掘涨跌幅潜力最大的股票；
- 应对换手率条件进行灵活设定，考虑股票市值大小和流通性等因素，以及市场流动性和交易量的变化，动态调整条件设定；
- 定期评估数据有效性，根据市场环境和短期趋势对逻辑进行调整，增强其适用性；
- 加入行业因素，了解选股结果的行业和板块分布，从而更好地把握大势。
最终的选股逻辑
经过分析和优化，我们得出的选股逻辑为：MACD 零轴以上，七连阴，换手率在3%到12%之间。选股结果不超过100只，按市值从小到大排序。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的以 MACD 为基础的选股公式：
C1: MACD(12,26,9) > 0;
C2: SUM(IF(CLOSE < REF(CLOSE, 1), 1, 0), 7) = 7;
C3: (VOL / CAPITAL) <= 0.12 AND (VOL / CAPITAL) >= 0.03;
C1 AND C2 AND C3;
注：以上代码仅供参考。
Python代码参考
以下是获取符合选股条件的股票列表并按市值从小到大排序的 Python 代码：
import tushare as ts
import pandas as pd
import numpy as np
# 设置 Tushare Pro 的 token
token = 'your_token_here'
ts.set_token(token)
# 初始化 Tushare Pro 接口
pro = ts.pro_api()
# 获取符合选股条件的股票列表并按市值从小到大排序
result = []
for stock_code in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', is_hs='', fields='ts_code,symbol,market,industry,list_date,area')['ts_code']:
# 控盘指标条件和市值排名限制
if pro.daily_basic(ts_code=stock_code, trade_date='20220318', fields='circ_mv').empty or pro.daily_basic(ts_code=stock_code, trade_date='20220318', fields='circ_mv_rank').values[0] > 100:
continue
# 判断股票是否符合选股条件
if pro.limit_list(ts_code=stock_code, start_date='20220311', end_date='20220318').shape[0] < 7:
continue
if max(list(pro.limit_list(ts_code=stock_code, start_date='20220311', end_date='20220318')['down_rate'])) >= 0:
continue
if pro.daily_basic(ts_code=stock_code, trade_date='20220318', fields='turnover_rate_f')['turnover_rate_f'].values[0] > 0.12 or pro.daily_basic(ts_code=stock_code, trade_date='20220318', fields='turnover_rate_f')['turnover_rate_f'].values[0] < 0.03:
continue
result.append((pro.daily_basic(ts_code=stock_code, trade_date='20220318', fields='circ_mv')['circ_mv'].values[0], stock_code))
result.sort()
result = [x[1] for x in result[:100]]
print(result)
注：该代码仅供参考，真实情况中需要根据自己的实际需求进行调整。
## 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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