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，且今日上涨幅度大于1%的主板股票。
选股逻辑分析
本选股策略仍然采用了技术面的KDJ指标，加上市场基本面中的涨势，而今日的涨幅率则是判断短期走势的重要因素。选取KDJ刚形成金叉并且符合涨幅大于1%的股票，有助于筛选出行业内技术指标好且走势强劲的标的。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：
- 选股的过程较为死板，仅关注涨幅较高的股票，其他财务指标和基本面等未予考虑；
- 今日涨势的发生原因可能多种多样，可能与个股的业绩无关，选出的标的存在一定风险；
- 受市场情况波动影响较大，筛选出的股票波动性较大，盈利和风险都比较高。
如何优化？
为提高本选股策略的准确性，可以：
- 加入更多基本面指标，如市值、财务比率、PE等，从多方面考虑股票的价值；
- 在判断股票的涨幅时，要考虑涨幅的可能原因，进行更细致的筛选；
- 通过滤除较大波动的股票或选取低波动的股票来减少波动性，提高策略的稳健性。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中选取KDJ刚形成金叉，且今日上涨幅度大于1%的主板股票。
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，且今日上涨幅度大于1%的主板股票
INDUSTRY == "元宇宙" AND KDJ(9,3,3)上穿KDJ(9,3,3)的DEA AND KDJ(9,3,3)金叉 AND (CLOSE - REF(CLOSE, 1)) / REF(CLOSE, 1) > 0.01 AND SGN > 0
# 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 KDJ(9,3,3)金叉 AND (CLOSE - REF(CLOSE, 1)) / REF(CLOSE, 1) > 0.01 AND SGN > 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'], 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']]
# 选取今日上涨幅度大于1%的股票
df = df[(df['CLOSE'] - df['CLOSE'].shift()) / df['CLOSE'].shift() > 0.01]
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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