问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、上市时间大于一年，且有连续七个交易日下跌的股票。这些股票可能存在超卖情况，有潜在反弹机会。本逻辑从价格波动，市场情绪及数量关系等多方面筛选股票，旨在寻找具有上涨潜力的股票。
选股逻辑分析
本选股策略选取振幅大于1的股票，因为这些股票振幅较大，波动范围广，活跃度高，更容易被市场关注。选择上市时间大于一年的股票，排除了新上市股票，筛选相对稳定的个股。选取连续七个交易日下跌的股票，可能表明该股处于超卖状态，有潜在的反弹机会。
有何风险？
本选股策略存在以下风险。1.忽视其他因素对于股票的影响，如公司基本面、市场情况等因素；2.忽略了股票价格的基本面，不考虑股票价格相对估值是否合理；3.选股的时间间隔可能不够精确，有可能出现选出的股票在下一个交易日继续下跌的情况。
如何优化？
本选股策略应结合其他指标如公司基本面、估值等方面的指标，从多个角度综合分析，筛选出更具有投资价值的股票。加强风险管理和资金管理，设定合理的止损和仓位控制。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、上市时间大于一年，且有连续七个交易日下跌的股票。
同花顺指标公式代码参考
无适用指标。
python代码参考
import tushare as ts
from datetime import datetime, timedelta
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
for code in pro.query('stock_basic', exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,list_date,list_status')["ts_code"]:
if len(selected_stocks) >= n:
break
if code.startswith("688"):
continue
if not code.startswith("60"):
continue
df = pro.daily(ts_code=code, start_date=(datetime.today() - timedelta(days=10)).strftime('%Y%m%d'), end_date=datetime.today().strftime('%Y%m%d'))
if len(df) < 10:
continue
close_prices = df["close"]
if close_prices.iloc[-7:].pct_change().dropna().sum() > -0.1 and close_prices.iloc[-1] < close_prices.iloc[-7:].mean():
selected_stocks.append(code)
return selected_stocks[:n]
## 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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