问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,近25个交易日有单日涨幅大于等于百分之10,七连阴。
选股逻辑分析
该选股策略综合考虑了不同方面的市场情况，使得选出的个股更具备投资价值。振幅大于1可以筛选出具有较强波动性的股票；近25个交易日内有单日涨幅大于等于百分之10可以筛选出有一定上涨趋势的个股；七连阴可以找到当前受市场压力较大的股票，这些股票存在一定的反弹空间。综上考虑，可以筛选出具备反弹潜力的股票。
有何风险？
该选股策略存在以下风险：
- 七连阴指标缺少可靠性，很难判断其对于股票走势的影响，选股结果可能不够准确。
- 过度依赖技术指标，忽略了公司基本面的因素，导致选出的个股价值不足。
- 单纯振幅和七连阴的指标过于简单，可能存在其他重要的因素被忽略，导致选股结果有局限性。
如何优化？
为了提高该选股逻辑的准确性和可靠性，我们可以进行以下考虑：
- 在选股逻辑中加入其他重要指标，如市盈率、市净率、营业收入等指标，对选出的个股价值进行更全面的评估。
- 鉴于七连阴指标缺少可靠性，可以换成其他反弹指标，例如连阳等。
- 选取其他市场数据，如板块行情、市场情绪等，作为辅助因素，以便更好地找到具有反弹潜力的股票。
- 对于技术指标存在的局限性，可以考虑结合基本面分析和市场分析等多个角度进行综合分析。
最终的选股逻辑
综合以上考虑，我们建议选股逻辑如下：
- 振幅大于1。
- 近25个交易日内有单日涨幅大于等于百分之10。
- 换成反弹指标，例如连阳等。
- 考虑公司市盈率、市净率、营业收入、资产负债率等基本面指标。
- 考虑市场因素，例如板块行情、市场情绪等。
- 结合技术指标进行选股，例如MACD、RSI等。
同花顺指标公式代码参考
C1 = IF(HIGH-LOW > ATR(CLOSE,20), 1, 0);
C2 = IF(ABS((CLOSE-REF(CLOSE, 1))/REF(CLOSE,1)) > 0.1, 1, 0);
C3 = // 换成反弹指标的代码，例如连阳等。
C4 = // 考虑基本面指标的代码。
C5 = // 考虑市场因素的代码。
C6 = // 结合其他技术指标的代码
SELECTOR=C1*C2*C3*C4*C5*C6;
RESULT= SORT_RANK(SELECTOR, ASCEND(SEARCH_RANK()));
python代码参考
df = pd.read_csv('your_data.csv', index_col='date')
C1 = np.where(df['high'] - df['low'] > ta.atr(), 1, 0)
C2 = np.where(abs((df['close'] - df['close'].shift(1)) / df['close'].shift(1)) > 0.1, 1, 0)
C3 = // 换成反弹指标的代码，例如连阳等。
C4 = // 考虑基本面指标的代码。
C5 = // 考虑市场因素的代码。
C6 = // 结合其他技术指标的Python代码
selector = C1 * C2 * C3 * C4 * C5 * C6
result = np.argsort(np.argsort(selector))
## 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？
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