问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,七连阴。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要依据技术面和基本面的因素，筛选出振幅较大、近期股价走势良好、且处于熊市中的股票，尝试在熊市底部抄底或者逢低买入以获取短期投资机会。
有何风险？
该选股逻辑存在一定的风险，比如未考虑个股盈利能力、业绩增长等基本面数据，同时七连阴虽然意味着股价已连续下跌，但未必意味着将立即反弹，可能在暂时反弹后继续下跌。因此，这种选股策略需要慎重考虑使用。
如何优化？
可以结合其他技术分析指标如KD、RSI或BB等来判断是否应该买入，同时还可以考虑基本面数据如市值、市净率等因素。除此之外，还可以通过探究个股所属行业的宏观环境来判断股票的短期投资价值。
最终的选股逻辑
完善选股逻辑如下：
1.振幅大于1;
2.周线红柱;
3.七连阴。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺实现该选股策略的指标公式代码：
C1 = AMP() > 1;
C2 = WEEKLY(COLOR(MACD(12, 26, 9), RED)) > 0;
C3 = LLV(IF(CLOSE < REF(CLOSE, 1), CLOSE, MAX(LLV(CLOSE, 7), REF(CLOSE, 1))), 7) == CLOSE;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = SELECTOR;
其中，LLV 计算最低价值，REF 返回之前k个周期的数据，RED 表示红柱线。
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的部分代码：
# 筛选符合条件的股票
def select_stocks(start_date, end_date):
selected_stocks = []
for stock in stocks:
# 获取技术面数据
c1 = AMP(get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='daily', fields=['close'], skip_paused=True, fq='pre')['close']) > 1
df_weekly = get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='weekly', fields=['open', 'close'], skip_paused=True, fq='pre')
macd = MACD(df_weekly['close'], 12, 26, 9)
c2 = macd['macd'][-1] > 0 and macd['diff'][-1] > 0
df_daily = get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='daily', fields=['high', 'low', 'close'], skip_paused=True, fq='pre')
c3 = df_daily['close'].rolling(7).apply(lambda x: (x == x.min()).all(), raw=True).iloc[-1]
# 判断是否符合选股逻辑
if c1 and c2 and c3:
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
result = select_stocks('2022-01-01', '2022-12-31')
print(result)
以上代码仅供参考，具体实现还需要根据自身需求进行调整。
## 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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