问财量化选股策略逻辑
选股策略为：在元宇宙行业中选取KDJ刚形成金叉，并且MACD零轴以上的股票。
选股逻辑分析
本选股策略同样结合了技术面和基本面，选取KDJ刚刚形成金叉，并且MACD零轴以上的股票。MACD指标是衡量价格走势的趋势和动量的指标，在技术分析中非常常用。
当MACD零轴以上，表明股票处于牛市行情，股票价格可能会继续上涨的趋势。同时，KDJ指标也表明当前股票即将上涨，是优势和相对劣势的双重指标的结合。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：
- MACD指标在特定情况下会出现滞后，可能选到的标的不符合当前的市场状况；
- 忽略了其他可能重要的技术指标和基本面因素；
- 选股标准过于宽泛，可能会选取出一些不太符合要求的标的。
如何优化？
为提高本选股策略的准确性和多样性，可以：
- 增加其他技术指标，如RSI等；
- 加入基本面指标，如市盈率等；
- 优化选股标准，选择更为严格的选股标准。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中选取KDJ刚形成金叉，并且MACD零轴以上的股票。
同花顺指标公式代码参考
选出符合元宇宙行业的股票：INDUSTRY == '元宇宙';
选取KDJ刚形成金叉的股票：KDJ(9, 3, 3, 1)上穿DIF AND KDJ(9, 3, 3, 1)金叉;
选取MACD零轴以上的股票：MACD(12, 26, 9) 上穿 0;
合并选股条件：
(INDUSTRY=='元宇宙') AND \
(KDJ(9, 3, 3, 1)上穿DIF AND KDJ(9, 3, 3, 1)金叉) AND \
(MACD(12, 26, 9) 上穿 0);
python代码参考
import numpy as np
import pandas as pd
from typing import List
def select_stocks(data: pd.DataFrame, industry: str) -> List[str]:
df = data[data['INDUSTRY']==industry]
# 选取KDJ刚形成金叉的股票
df['KDJ_K'], df['KDJ_D'] = 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())
df = df[df['KDJ_金叉']]
# MACD零轴以上的股票
df['MACD_DIFF'], df['MACD_DEA'], df['MACD'] = talib.MACD(df['CLOSE'].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
df = df[df['MACD'] > 0]
return list(df.index)
## 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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