问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,三连阴。
选股逻辑分析
该选股逻辑除了考虑技术面指标外，还加了连续三根阴线的条件，可用于判断股票短期内的下跌趋势。
有何风险？
该选股逻辑仍然只考虑了部分的技术面指标，没有涵盖公司基本面等其他因素，而且连续三根阴线只是一个判断趋势的条件，并不能保证后续反转；另外，选股逻辑中各个条件权重不明确，也可能存在筛选出一些质量较差的股票的可能性。
如何优化？
可以进一步考虑引入类似RSI、KDJ等其他技术指标来辅助判断是否是短期下跌趋势，同时还可以结合公司基本面数据进行筛选。
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;
3.三连阴;
4.结合其他技术面指标和基本面数据。
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 = REF(CLOSE < OPEN, 1) AND REF(CLOSE < OPEN, 2) AND CLOSE < OPEN;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = SELECTOR;
其中 REF 函数代表取前一天的数据，CLOSE < OPEN 代表当天收盘价低于开盘价，用 REF 函数判断连续三根阴线的条件。
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:
# 获取该股票在指定时间内的周线数据和三连阴条件
df_weekly = get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='weekly', fields=['open', 'close'], skip_paused=True, fq='pre')
c3 = all(df_weekly.iloc[-3:]['close'] < df_weekly.iloc[-3:]['open'])
# 计算MACD指标和其他技术面指标条件，判断是否符合选股逻辑
c1 = AMP(df_daily['close']) > 1
macd = MACD(df_weekly['close'], 12, 26, 9)
c2 = macd['macd'][-1] > 0 and macd['diff'][-1] > 0
# 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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