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，并且连续三天收盘价均小于前一天收盘价的股票。
选股逻辑分析
本选股策略在振幅和涨停次数的基础上，引入连续下跌因素，筛选出市场表现相对较弱的标的，以期获得低位进场机会。
有何风险？
连续下跌并不能完全反应股票的实际情况，一些已经超跌或进入底部阶段的股票可能会被过滤掉，同时振幅和涨停次数的考虑也可能忽略了其他因素，存在较大的局限性和不确定性。
如何优化？
可以引入更多的技术指标和基本面因素，如均线、成交量、市盈率等，较全面地评估标的的表现，同时在连续下跌方面可以引入其他判断标准，如KD、RSI等指标，以提高选择准确性。另外，在选股策略的评价后，可使用股票模型和风险控制规则，以降低风险，规避不必要的损失。
最终的选股逻辑
在选取具有较大振幅和有涨停历史的股票的基础上，引入了连续下跌判断因素，结合其他技术指标和基本面因素进行全面筛选，从而筛选出较低位、具备投资价值的股票。
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
三连阴：
COUNT(CLOSE < REF(CLOSE, 1), 3) == 3
排序：
SORT('涨幅', 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
#判断三连阴
if daily_data['close'].tail(3).diff().dropna().iloc[-3:].sum() >= 0:
continue
selected_stocks.append(code)
#输出选中的股票
print(selected_stocks)
本选股策略在综合考虑技术面和连续下跌因素的基础上，筛选出较为低位、较为优秀的标的，但同样需要结合其他因素进行投资决策，避免单一指标的盲目跟风。
## 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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