问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65、三连阴信号、KDJ指标刚形成金叉。通过技术面指标和趋势面指标筛选符合条件的个股。
选股逻辑分析
该选股策略综合了技术面指标和趋势面指标，通过RSI指标和三连阴信号选择技术面表现较弱的个股，同时结合KDJ指标的金叉形态进行筛选。KDJ指标包含了趋势面和超买超卖情况，且形成金叉后意味着股票短期内存在高概率上涨趋势。通过综合考虑技术面和趋势面找到具有较好回调空间、但存在可能上涨的个股。
有何风险？
市场行情复杂多变，技术面指标和趋势面指标都存在一定的主观性和滞后性，KDJ指标的金叉形态也需要结合其他指标进行参考。同时，KDJ指标普遍存在滞后性，有可能错过一些股票的上涨机会。因此，需要及时调整指标和参考的形态，以及进行多周期回测和优化，降低策略风险。
如何优化？
可以引入其他形态指标进行综合筛选，如MACD的金叉、布林线的突破等。同时，可以选择更长周期的RSI和KDJ指标，以更好地反映长、中、短期的市场情况。另外，为了减小策略的偏差，可以加入行业板块等基本面指标进行综合考虑。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：RSI指标小于65、三连阴信号、KDJ指标刚形成金叉。
同花顺指标公式代码参考
// 计算RSI指标
RSI(C, 14)
// 计算三连阴信号
C1 = (C<OPEN)
C2 = (REF(C,1)<REF(OPEN,1))
C3 = (REF(C,2)<REF(OPEN,2))
C = (C1 & C2 & C3)
// 计算KDJ指标的金叉
KDJ(K, D, J, 9, 3, 3)
C = (K>REF(K,1)) & (CROSS(K, D) > 0)
// 筛选符合条件的股票
(RSI(CLOSE, 14) < 65) & (C > 0) & (C1)
Python代码参考
# 导入需要用到的库
import pandas as pd
import tushare as ts
import talib
# 选股函数
def stock_picking(data):
# 计算RSI指标
rsi = talib.RSI(data['close'], timeperiod=14)
# 计算三连阴信号
c1 = (data['close'] < data['open'])
c2 = (data['close'].shift(1) < data['open'].shift(1))
c3 = (data['close'].shift(2) < data['open'].shift(2))
c = (c1 & c2 & c3)
# 计算KDJ指标的金叉
K, D, J = talib.STOCH(data['high'], data['low'], data['close'])
c = (K > K.shift(1)) & (talib.CROSS(K, D) > 0)
# 筛选符合条件的股票
filter_cond = (rsi < 65) & (c) & (c1)
stock_list = data[filter_cond].index.tolist()
return stock_list
## 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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