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、三连阴的股票进行买入。
选股逻辑分析
该逻辑主要侧重于价格趋势、交易量，以及价格波动，通过判断股票是否连续三天下跌，筛选出近期价格走势不好，但可能出现反弹的股票。但该方法仅考虑了历史价格走势以及交易量，无法全面反映股票的投资价值与风险，筛选结果仍存在潜在的风险。
有何风险？
通过三连阴的简单筛选方式，可能会出现股票选错的情况。同时，仅考虑历史价格走势与交易量等指标不够全面，筛选结果可能存在较大随机性。
如何优化？
可综合考虑公司基本面、市场趋势、未来走势、估值水平等指标进行筛选，以构建多维度的选股模型，更好地挖掘出投资机会。同时，可通过改变筛选条件，如引入市场情绪因素等，不断调整和完善选股模型，提高筛选结果的准确性与稳定性。
最终的选股逻辑
选取振幅大于1、前日实际换手率在3%到28%之间、股票连续三天下跌的股票作为筛选条件，综合考虑多个维度的指标进行逐步完善。
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)
// 筛选连续三天下跌的股票
down_3_days = (C < REF(C, 1)) & (REF(C, 1) < REF(C, 2)) & (REF(C, 2) < REF(C, 3))
// 选出符合条件的股票
result = amplitude_bool & volume_ratio_bool & down_3_days
// 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：连续三天下跌
close_data = ts.get_k_data("000001", index=True, start="20200101", end="20200430")
down_3_days = (close_data['close'] < close_data['close'].shift(1)) & (close_data['close'].shift(1) < close_data['close'].shift(2)) & (close_data['close'].shift(2) < close_data['close'].shift(3))
# 选出符合条件的股票
result = amplitude_bool & volume_ratio_bool & down_3_days
# 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？
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。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
