问财量化选股策略逻辑
本选股策略选取满足振幅大于1、今日最大跌幅小于-4且大于-5、KDJ指标中K线增长值的股票作为投资标的。
选股逻辑分析
本选股策略同样基于技术面和市场情况来进行选股。振幅大于1、今日最大跌幅小于-4且大于-5反映了近期市场的波动情况，同时选择KDJ指标中K线增长值作为判断因素，反映了股票的趋势性和涨势程度。本选股策略主要从市场的技术面来考虑，选取具有较强趋势性、相对强势的股票。
有何风险？
本选股策略的风险主要来自于市场的波动和经济变化。当市场出现非常变化时，可能影响股票价格，这也会影响到KDJ指标中的计算结果，因此需要时刻关注经济和市场变化。同时，选择股票的趋势性可能会导致一些较为稳定的股票被错过。
如何优化？
本选股策略可以结合其他技术指标来进行优化，例如MACD、RSI等，以进一步评估股票的趋势性。同时，选择KDJ指标中K线增长值作为判断因素，可能会导致某些K线数据较小的情况下产生误判，可以结合其他技术指标来进行筛选，提高策略准确度。
最终的选股逻辑
本选股策略选取满足以下条件的股票：
- 振幅大于1；
- 今日最大跌幅小于-4且大于-5；
- KDJ指标中K线增长值大于0。
同花顺指标公式代码参考
- KDJ指标中K线增长值：
EMA(CLOSE,9)*2/(EMA(CLOSE,9)+1)/REF(EMA(CLOSE,9)*2/(EMA(CLOSE,9)+1),1)-EMA(EMA(CLOSE,9)*2/(EMA(CLOSE,9)+1),3)
python代码参考
import tushare as ts
# 计算KDJ指标中K线增长值
def cal_kdj_k_growth(stock):
df = ts.get_k_data(stock, ktype='D')
kdj = ts.STOK(df['high'], df['low'], df['close'], N=9, M1=3, M2=3)
kdj_k = kdj['kdj_k']
kdj_k_growth = (kdj_k - kdj_k.shift(1)) / kdj_k.shift(1)
return kdj_k_growth.iloc[-1]
# 判断是否满足选股逻辑
def select_logic(stock):
# 振幅
df = ts.get_k_data(stock, ktype='D')
if df.iloc[-1]['high'] - df.iloc[-1]['low'] <= df.iloc[-2]['close'] * 0.01:
return False
# 今日最大跌幅
if df.iloc[-1]['low'] > df.iloc[-2]['close'] * 0.96:
return False
# KDJ指标中K线增长值
if cal_kdj_k_growth(stock) <= 0:
return False
return True
# 选取满足条件的股票
def select_stock():
selected_stocks = []
all_stocks = ts.get_stock_basics()
for stock in all_stocks.index:
if all_stocks.loc[stock, 'name'][0] == '*':
continue
if all_stocks.loc[stock, 'outstanding'] * all_stocks.loc[stock, 'price'] > 1000:
continue
if all_stocks.loc[stock, 'pb'] < 0 or all_stocks.loc[stock, 'pe'] < 0:
continue
if not select_logic(stock):
continue
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
print(select_stock())
以上代码仅供参考，实现方法会因投资人情况和市场环境而异。
## 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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