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命题：找出连续下跌的K线
实现平台：京东量化
语言：python
今天有个朋友问我，能不能找到那些连续下跌6天以上的个股，对这样的个股进行买入，概率上说应该风险较小，听起来蛮不错。
果真是如此吗？让事实说话，下面我们一起编码，把连续下跌的股票找出来。
在写代码前，我们要想清楚实现思路：
第一步：如何定义连续下跌：一般来说，可以取得近20天的收盘数据，然后循环去判断。
这并不是个好方法，因为运算量很大，且需要编写的代码也多。下面我想到一个方法，就是用groupby模块的分组功能，然后构造一个迭代器这样，几乎不需要用到一次循环就可以得到需要的数值。
我们先来了解一下itertools.groupby
假设一个lst是[1,1,1,-1,-1]我们用分组得到
Out=[(key,len(list(group))) for key,group in itertools.groupby(lst)]
就会得到：
[(1,3),(-1,2)]
这里1代表上涨，-1代表下跌，那么得到连续下跌的K线数就是判断lst[-1][0]是不是等于-1,如果是，返回lst[-1][1]就是连续下跌的K线数值。看下图是不是：
科普了相关知识后，第二步，我们到[研究]里去实践一下：
上面返回的数组已经把当天的涨幅情况列出来了，但这个数值我们要把它变成1或者是-1。怎么办？
用自己除自己就可以了，把上面的代码一并加入，看下面。
创业板指数在元月1号至20号间产生了连续下跌的8根阴线，这完全没有问题，这种方法的结果很正确。
最后，我们只需要完善一下代码，那么找出一段时间内最大的连续阴线数就出来了，完整代码在下面。
我们只把算法应用到策略中就行了。代码中没有用到循环，所以速度很快。
说了这么多，最后策略回测结果怎么样呢？我还是分享一下吧。
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