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刚形成金叉且近一个月内有过涨停的股票。每日10点之前进行选股，选取当日的交易股票。
选股逻辑分析
本选股策略同样选取了元宇宙行业，采用了KDJ指标进行判断买点；加入了近一个月内有过涨停的条件。近期涨停说明该股票有较强的赚钱效应和热度。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：
- 策略忽略了股票的长期趋势和公司的基本面，只关注短期涨停和技术指标，不利于长期投资；
- 近期涨停可能是短期市场热点，不具备持续性和可靠性；
- 不同股票的涨停原因和周期可能存在较大差异。
如何优化？
为提高本选股策略的准确性和可靠性，可以：
- 加入其他重要的技术指标并协同判断，比如成交量、MACD、RSI等；
- 结合行业和基础面分析，选择行业前景好、基本面优秀的股票；
- 从多个周期维度上找到涨停股的共性，并加以利用。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中，选择KDJ刚形成金叉且近一个月内有过涨停的股票。每日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，近一个月内有过涨停
CROSS(KDJ(9,3,3)_K,KDJ(9,3,3)_D)
AND DT_RISE_STOP()>=1
AND NOT DELIST()
AND TRADESTATUS>=0
AND DT_IN(WEEKS([-1]),-1)
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：CROSS(MACD(), MACD_SIGNAL())>0
AND NOT DELIST()
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())
# 近一个月内有涨停
df['涨停天数'] = df['DT_RISE_STOP'].rolling(window=21).sum()
# 选股
select_df = df[(df['KDJ_金叉']) & (df['涨停天数'] > 0) & (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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