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刚形成金叉且今日最低价小于昨日最低价的股票。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
本选股策略依然在元宇宙行业内进行筛选，通过KDJ指标进行判断买点。加入最低价的条件，目的是寻找有一定回调，但是趋势向上的股票机会。时间限制同样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：
- 短期内最低价的下跌，不一定代表未来走势的下跌，可能是正常波动或市场暂时的调整；
- 此单纯依靠KDJ和最低价情况的方法，可能会对市场其他重要情况视而不见；
- 单纯在元宇宙行业内进行筛选，容易忽略其他有潜力的行业。
如何优化？
为提高本选股策略的准确性和稳定性，可以：
- 考虑更多其他指标和因素，特别是市场整体情况和行业分析，而非单纯在元宇宙行业内进行筛选；
- 考虑最低价和其他技术指标的综合分析，避免局限于单个指标产生过多误判；
- 考虑股票换手率的规模是否与最低价的走势一致，避免过度压价导致回调。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中，选择KDJ刚形成金叉且今日最低价小于昨日最低价的股票。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，今日最低价小于昨日最低价
CROSS(KDJ(9,3,3)_K,KDJ(9,3,3)_D)
AND LOW[0] < LOW[1]
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 LOW[0] < LOW[1]
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())
# 最低价条件
df['最低价_下跌'] = df['LOW'].rolling(2).apply(lambda x:x[0] < x[1], raw=True)
# 选股
select_df = df[(df['KDJ_金叉']) & (df['最低价_下跌']) & (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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