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，并且前日实际换手率在3%~28%的股票。
选股逻辑分析
本选股策略结合了技术面和基本面考量。KDJ指标判断趋势是否出现转折，实际换手率在3%~28%则体现了市场对该股票的认可程度。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：
- 选股逻辑较为简单，未必适用于各种复杂市场情况；
- 实际换手率可能受到交易所限制，实际交易量可能不足；
- 只考虑了KDJ指标，未考虑其他重要指标的影响。
如何优化？
为提高本选股策略的准确性和鲁棒性，可以：
- 引入其他技术指标，如MACD、RSI等，进行综合分析；
- 引入其他基本面指标，如市盈率、市净率等，进行综合分析；
- 建立更完整的选股框架，并进行优化和测试。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中选取KDJ刚形成金叉，并且前日实际换手率在3%~28%的股票。
同花顺指标公式代码参考
# 选股条件: 在元宇宙行业中选取KDJ金叉，前日实际换手率>3%~28%的股票
INDUSTRY == '元宇宙' AND KDJ(9,3,3)上穿KDJ(9,3,3)的DEA AND (IX_ACTUALRATIO_2D < 0.28) AND (IX_ACTUALRATIO_2D > 0.03)
# 选股结果
选股条件：INDUSTRY == '元宇宙' AND KDJ(9,3,3)上穿KDJ(9,3,3)的DEA AND (IX_ACTUALRATIO_2D < 0.28) AND (IX_ACTUALRATIO_2D > 0.03)
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'], 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())
df = df[df['KDJ_金叉']]
# 选取前日实际换手率在3%~28%的股票
df = df[df['IX_ACTUALRATIO_2D'] > 0.03]
df = df[df['IX_ACTUALRATIO_2D'] < 0.28]
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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