(supermind量化策略)task14/a/元宇宙、KDJ刚形成金叉、2021年营收除

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:在元宇宙行业中选取KDJ刚形成金叉的标的,同时要求该标的2021年营收/2018年营收大于1.1。

选股逻辑分析

本选股策略同样结合了技术面和市场基本面。选取KDJ刚刚形成金叉的标的,同时要求股票的营收增长率大于10%。这一策略可以同时考虑股票的技术面和市场基本面。

有何风险?

本选股策略存在以下风险:

  1. 考虑的时间窗口可能过短,无法衡量股票的长期趋势;
  2. 当前营收增长率可能受公司业绩中短期波动影响,不能完全代表整体趋势;
  3. 无法准确判断股票的未来走势。

如何优化?

为提高本选股策略的准确性和多样性,可以:

  1. 增加长期趋势指标,如均线等,充分考虑股票的长期表现;
  2. 考虑更多财务数据,如净利润、市盈率等,综合衡量股票的市场基本面;
  3. 定期检查选股策略的有效性,随时更新策略。

最终的选股逻辑

在元宇宙行业中选取KDJ刚形成金叉的标的,同时要求该标的2021年营收/2018年营收大于1.1。

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2021年营收/2018年营收大于1.1的股票:operating_revenue_2 / operating_revenue_5 > 1.1;

选取符合要求的股票:INDUSTRY == "元宇宙" AND KDJ(9,3,3,1)上穿DIF  AND KDJ(9,3,3,1)金叉 AND operating_revenue_2 / operating_revenue_5 > 1.1;

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']]
    # 选取营收增长率大于10%的股票
    df['营收增长率'] = df['operating_revenue_2'] / df['operating_revenue_5'] - 1
    df = df[df['营收增长率'] > 0.1]
    select_df = df.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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