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刚形成金叉且近25个交易日中有单日涨幅大于等于百分之10的股票。在每个交易日的10点之前进行选股，选取当日的交易股票。
选股逻辑分析
本选股策略同样在元宇宙行业内进行筛选，通过KDJ指标进行判断买点。同时加入近25个交易日中单日涨幅大于等于百分之10的条件，即股票有近期较大的涨幅，可能存在持续的上涨趋势。时间限制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：
- 此单纯依靠KDJ和涨幅的方法筛选可能会对其他重要情况视而不见；
- 近期的涨幅并不能直接表明未来的涨幅表现，可能会存在投机波动而非持续上涨的情况；
- 时间限制和缺乏流动市值等标准也可能导致选股结果的不稳定性。
如何优化？
为提高本选股策略的准确性和稳定性，可以：
- 尽可能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；
- 加入更多涨幅方面的判断，如近期涨幅的稳定性、涨幅的大小等因素；
- 在时间限制和流通市值等标准上进行优化，降低选股结果的波动性，增加选股结果的稳定性。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中，选择KDJ刚形成金叉且近25个交易日中有单日涨幅大于等于百分之10的股票。在每个交易日的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，近25个交易日有单日涨幅大于等于10%
CROSS(KDJ(9,3,3)_K,KDJ(9,3,3)_D)
AND LAST(IF((HIGH/DELAY(CLOSE,1)-1)>0.1,1,NULL),25)
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 LAST(IF((HIGH/DELAY(CLOSE,1)-1)>0.1,1,NULL),25)
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())
# 涨幅
df['涨幅'] = df['CLOSE'] / df['CLOSE'].shift(1) - 1
df['近25日有大涨'] = (df['涨幅'] >= 0.1).rolling(25).any()
# 选股
select_df = df[(df['KDJ_金叉']) & (df['近25日有大涨']) & (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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