问财量化选股策略逻辑
选取振幅大于1、前日实际换手率在3%到28%之间、连续7个交易日收盘价低于前一交易日的收盘价的股票进行卖出。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要考虑了价格波动、交易量、股价走势等因素，旨在寻找价格大幅下跌的标的进行卖出。但是该方法存在一定的风险，连续多日下跌并不能直接预测未来的股价走势，而当股票处于大跌之时，其将有更大的可能走出底部反弹。
有何风险？
该选股逻辑存在卖出时间的不确定性。连续多日下跌并不能直接导致未来股价的下跌，也存在选中下跌之后底部反弹的标的的情况，同时，当市场出现较大情绪波动的时候，可能会导致投资者的情绪决策，从而影响选股的准确性。
如何优化？
可以将连续下跌的天数作为权重，对其进行加权平均处理，以考虑当前下跌趋势与历史趋势的关系，同时引入公司财务、行业政策、股东持股情况等一系列因素的影响，在卖出的时候可以进行更加全面、精准的判断，并结合市场的实际情况进行投资操作。
最终的选股逻辑
综合考虑价格波动、交易量、股价走势等因素，选取振幅大于1、前日实际换手率在3%到28%之间、连续7个交易日收盘价低于前一交易日的收盘价的股票进行卖出。
同花顺指标公式代码参考
// 筛选振幅大于1的股票
amplitude = (HIGH - LOW) / OPEN
amplitude_bool = amplitude > 1
// 筛选前日实际换手率在3到28之间的股票
volume_ratio = TODAY_VOLUME / REF(YESTERDAY_VOLUME, 1)
volume_ratio_bool = (volume_ratio >= 0.03) & (volume_ratio <= 0.28)
// 筛选连续7个交易日收盘价低于前一交易日的收盘价
close_bool = COUNT(CLOSE < REF(CLOSE, 1), 7) == 7
// 选出符合条件的股票
result = amplitude_bool & volume_ratio_bool & close_bool
// 输出筛选结果
result
Python代码参考
import tushare as ts
# 筛选条件1：振幅大于1
today_data = ts.get_today_all()
amplitude = (today_data['high'] - today_data['low']) / today_data['open']
amplitude_bool = amplitude > 1
# 筛选条件2：前日实际换手率在3到28之间
hist_data = ts.get_hist_data('600519')
volume_ratio = hist_data['volume'] / hist_data['volume'].shift(1)
volume_ratio_bool = (volume_ratio >= 0.03) & (volume_ratio <= 0.28)
# 筛选条件3：连续7个交易日收盘价低于前一交易日的收盘价
close_bool = today_data['close'] < today_data['close'].shift(1)
close_bool = close_bool.rolling(window=7).sum() == 7
# 选出符合条件的股票
result = amplitude_bool & volume_ratio_bool & close_bool
# 输出筛选结果
final_result = today_data.loc[result].sort_values(by=["turnoverratio"],ascending=False)
print(final_result)
注：以上为示例代码，请根据实际情况进行调整。
## 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？
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