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，且涨跌幅与超大单净量相乘值大于0的股票。
选股逻辑分析
本选股策略采用了技术面的KDJ指标，结合市场基本面中的资金流向来进行选股。涨跌幅与超大单净量相乘代表资金的活跃程度，选取涨跌幅与超大单净量相乘值大于0的股票，有助于筛选出资金流入、技术指标好的标的。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：
- 选股的过程较为死板，仅关注涨跌幅与超大单净量相乘值，其他财务指标和基本面等未予考虑；
- 选股标准较为苛刻，容易错过优质标的；
- 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：
- 增加其他指标来筛选标的，如市盈率、市净率等指标；
- 通过多个指标联合使用，提高选股策略的鲁棒性；
- 引入机器学习等算法，进行更精细化的筛选。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中选取KDJ刚形成金叉，且涨跌幅与超大单净量相乘值大于0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，且涨跌幅与超大单净量相乘值大于0的股票
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) * ABS(SUM(IF(VOLUME > MA(VOLUME,20), VOLUME, 0), 5)) > 0 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) * ABS(SUM(IF(VOLUME > MA(VOLUME,20), VOLUME, 0), 5)) > 0 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']]
# 选取涨跌幅与超大单净量相乘值大于0的股票
df['大单净量'] = df['VOLUME'] * (df['CLOSE'] - df['OPEN'])
df['涨跌幅×超大单净量'] = (df['CLOSE'] - df['CLOSE'].shift()) / df['CLOSE'].shift() * abs(df['大单净量'].rolling(5).sum())
df = df[df['涨跌幅×超大单净量'] > 0]
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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