问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取振幅大于1、下午大单净流入和股价七连阴作为选股指标，选取结果中涨幅最高的个股作为投资标的。
选股逻辑分析
本选股策略选取了股票的技术面指标和交易数据。选取振幅大于1和下午大单净流入可以筛选出活跃的个股，并且股价出现大跌后，会在短期内反弹，选取七连阴可以捕捉反弹机会，同时选取最近涨幅最高的股票，可以筛选出近期市场表现较好的个股。
有何风险？
该选股策略存在着股价连续下跌的情况下依然选股的风险，同时过于追求短期反弹可能会忽略了股票的基本面因素等长期投资因素，需要谨慎评估。
如何优化？
可以考虑将股价七连阴指标适当调整为更加科学的多维指标，如由七连阴改为考虑股票的降速等。同时，需要通过对选股策略进行反复测试和修复，不断优化，以提高其适用性和准确度。
最终的选股逻辑
本选股策略选取振幅大于1、下午大单净流入和股价七连阴作为选股指标，选取结果中涨幅最高的个股作为投资标的。
同花顺指标公式代码参考
振幅大于1: ABS((HIGH-LOW)/PRE_CLOSE) > 0.01
下午大单净流入: C - O > (0.005 * V - MA(V, 3)) / 10000
股价七连阴：COUNT(CLOSE < REF(CLOSE,1),7) == 7
python代码参考
# 引入Tushare库、Numpy库、Pandas库
import tushare as ts
import numpy as np
import pandas as pd
# 连接Tushare库
pro = ts.pro_api()
def select_stocks(n):
selected_stocks = []
selected_scores = []
# 所有股票
all_stocks = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code')
for ts_code in all_stocks["ts_code"]:
# 获取股票数据
k_data = pro.klines(ts_code=ts_code, start_date='3 month ago', end_date='today', freq='D')
quote_data = pro.query('daily', ts_code=ts_code, start_date='3 month ago', end_date='today')
score = COUNT(quote_data["close"] < REF(quote_data["close"], 1), 7) == 7
if (ABS((k_data["high"] - k_data["low"]) / k_data["pre_close"]) > 0.01).all() and (quote_data["close"] - quote_data["open"] > (0.005 * quote_data["vol"] - MA(quote_data["vol"],3))/10000).all() and score.all():
selected_stocks.append(ts_code)
selected_scores.append(score.sum())
if len(selected_stocks) == n:
break
# 返回涨幅最高的n只股票
sorted_stocks = [x for _, x in sorted(zip(selected_scores,selected_stocks),reverse=True)]
return sorted_stocks
## 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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