(supermind量化策略)task14/a/元宇宙、KDJ刚形成金叉、今日控盘>21

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-30 发布

问财量化选股策略逻辑

选股策略为:在元宇宙行业中,选择KDJ刚形成金叉且今日控盘大于21%的股票。在每个交易日的10点之前进行选股,选取当日的交易股票。

选股逻辑分析

本选股策略同样在元宇宙行业内进行筛选,通过KDJ指标进行判断买点。同时加入今日控盘大于21%的条件,即今日市场交易活跃度高,成交量较昨日有所增加,市场热度较高,股票有望上涨。时间限制是为了确保交易的及时性。

有何风险?

本选股策略存在以下风险:

  1. KDJ指标仍然有可能存在较大的波动性;
  2. 今日控盘大于21%的判断条件可能导致筛选结果的不准确性,需要进一步验证;
  3. 时间限制和缺乏流动市值等标准也可能导致选股结果的不稳定性。

如何优化?

为提高本选股策略的准确性和稳定性,可以:

  1. 对KDJ指标进行进一步回测和验证,降低其在特殊情况下的随机波动对选股结果的影响;
  2. 对今日控盘大于21%的判断条件进行进一步细化和优化,降低选股结果的波动性;
  3. 在时间限制和流通市值等标准上进行优化,降低选股结果的波动性,增加选股结果的稳定性。

最终的选股逻辑

在元宇宙行业中,选择KDJ刚形成金叉且今日控盘大于21%的股票。在每个交易日的10点之前进行选股,选取当日的交易股票。

同花顺指标公式代码参考

# 选股条件:KDJ金叉,今日控盘>21
KDJ(9,3,3)_该股票本周收盘K值 > KDJ(9,3,3)_上周收盘K值
AND CONBR>21
AND DT_IN(WEEKS([-1]),-1)
AND NOT ISCONTST(60)
AND FILTER(3)/FILTER(5) > 1
AND (FILTER(3)-FILTER(5))/(FILTER(3)+FILTER(5)-MA(C,7)) > 0.05

# 选股结果:选取当日交易的股票 
选股条件:KDJ(9,3,3)_该股票本周收盘K值 > KDJ(9,3,3)_上周收盘K值
AND CONBR>21
AND DT_IN(WEEKS([-1]),-1)
AND NOT ISCONTST(60)
AND FILTER(3)/FILTER(5) > 1
AND (FILTER(3)-FILTER(5))/(FILTER(3)+FILTER(5)-MA(C,7)) > 0.05
AND (TRADE_STATUS==1) AND (CURRENT_TIME<='10:00:00')
排序规则:默认排序
选股数量:EMPTY()

python代码参考

import pandas as pd
from typing import List

def select_stocks(data: pd.DataFrame, industry: str) -> List[str]:
    df = data[data['INDUSTRY'] == industry]
    # KDJ指标
    df['KDJ_K'], df['KDJ_D'], df['KDJ_J'] = talib.STOCH(df['HIGH'].values, df['LOW'].values, df['CLOSE'].values, fastk_period=9, slowk_period=3, slowd_period=3)
    df['KDJ_金叉'] = (df['KDJ_K'] > df['KDJ_D']) & (df['KDJ_K'].shift() < df['KDJ_D'].shift())
    # 控盘
    df['CONBR'] = (df['TRADE'] - df['DELAY_TRADE']) / df['TRADE'] * 100
    # 选股
    select_df = df[(df['KDJ_金叉']) & (df['CONBR'] >= 21) & (df['TRADE_STATUS'] == 1) & (df['TIME'] <= '10:00:00')].index.tolist()
    return select_df
    ## 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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