问财量化选股策略逻辑
选取振幅大于1、机构动向大于0、KDJ刚形成金叉的股票作为选股对象。
选股逻辑分析
该选股策略以技术面为主，选取了波动性较强、机构资金较为关注、处于KDJ短期均线和长期均线交叉后，刚形成金叉的股票，可能具有较强的趋势性和短期投资机会。
有何风险？
该选股策略存在着市场波动性大、机构资金操作不确定、股票走势的随机性等风险，同时KDJ指标的信号也可能存在一定的滞后性和误判，容易受到市场情绪和大盘走势等因素的影响。
如何优化？
可以结合多个技术指标和市场因素进行综合考虑和分析，例如可以结合其他技术指标如MACD等进一步筛选符合条件的股票，同时关注市场风格和行业趋势等因素，进行综合评估和风险控制。
最终的选股逻辑
结合技术分析和市场因素，选取波动性较强、机构资金较为关注、KDJ处于短期和长期均线交叉后、刚形成金叉的股票作为投资对象。
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
// 筛选机构动向大于0的股票
FUND_NET_AMOUNT = IF(NETFAMOUNT>0,NETFAMOUNT,0)
sum_fund_net_amount = SUM(FUND_NET_AMOUNT, 5)
fund_trend_bool = sum_fund_net_amount > 0
// 筛选KDJ刚形成金叉的股票
RSV:= (CLOSE-LLV(LOW,9))/(HHV(HIGH,9)-LLV(LOW,9))*100;
K:SMA(RSV,3,1);
D:SMA(K,3,1);
gold_cross_bool = CROSS(K, D)
// 筛选符合条件的股票
result = amplitude_bool & fund_trend_bool & gold_cross_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：机构动向大于0
fund_data = ts.fund_holdings(2020, 3)
sum_fund_net_amount = fund_data.groupby('code')['net_amount'].sum()
fund_trend_bool = sum_fund_net_amount > 0
# 筛选条件3：KDJ刚形成金叉
n, m = 9, 3
low_list = today_data['low'].rolling(window=n, min_periods=1).min()
high_list = today_data['high'].rolling(window=n, min_periods=1).max()
rsv = (today_data['close'] - low_list) / (high_list - low_list) * 100
K = rsv.ewm(com=m * 2 - 1, min_periods=m).mean()
D = K.ewm(com=m * 2 - 1, min_periods=m).mean()
gold_cross_bool = (K > D) & (K.shift(1) <= D.shift(1))
# 筛选符合条件的股票
result = amplitude_bool & fund_trend_bool & gold_cross_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？
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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