问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、500日内至少2次涨停并且连续7天下跌的股票。
选股逻辑分析
本选股策略相对于前一个选股逻辑增加了时间上的逻辑，选股侧重在技术面上，通过振幅、涨停和连续下跌这些指标来过滤标的，从而选择走势低迷、有可能反弹的股票。
有何风险？
该选股策略可能会忽略掉一些基本面信息，过于注重技术面，从而导致选错个股。另外，在连续下跌这个指标上，有一定的难度和风险。最后需要注意的是，在投资过程中，应该避免追逐市场热点，否则可能会发生被市场抛弃的风险。
如何优化？
可以在振幅、涨停、连续下跌这些指标的基础上，加入一些其他的技术指标，例如均线、KDJ等，进行快速判断，从而减少风险。同时，针对单个指标的难度和风险进行适当的降低，以提高选股的有效性。
最终的选股逻辑
在振幅大、涨停次数丰富、连续下跌7天的股票的基础上，进行选股。
同花顺指标公式代码参考：
振幅大于1：
(HIGH - LOW) / PRE_CLOSE > 0.01
500日内至少2次涨停：
SUM(HIGH / REF(LOW,1) > 1.099, 500) >= 2
七连阴：
SUM(CLOSE < OPEN, 7) >= 7
排序：
SORT('振幅×2+涨停次数+连续下跌天数', False)
python代码参考：
import tushare as ts
selected_stocks = []
for code in ts.get_stock_basics().index:
#获取股票数据
daily_data = ts.get_hist_data(code)
if daily_data is None or daily_data['high'].count() < 20:
continue
#判断连续下跌天数
if daily_data['close'].rolling(7).apply(lambda x: (x[0] < x[-1])).sum() < 7:
continue
#判断涨停次数
if daily_data[(daily_data['high'] / daily_data['low'].shift(1) > 1.099).rolling(500).sum() < 2].empty:
continue
#判断振幅
if (daily_data['high'] - daily_data['low']).mean() / daily_data['close'].mean() < 0.01:
continue
selected_stocks.append(code)
#输出选中的股票
print(selected_stocks)
本选股策略综合了技术面多个因子，采用复合指标选股，仅供参考。在实际操作中，需要加强对风险敞口的把控，进行风险控制，提高投资稳定性。
## 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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