问财量化选股策略逻辑
该选股策略选股逻辑为：在换手率为3%-12%，股票代码以60开头的股票中，选取KDJ指标的K值增长幅度较大的个股。
选股逻辑分析
该选股逻辑主要依据KDJ指标的特征进行选股，筛选出K值增长幅度大的股票，具有一定的合理性和可行性，但也需要注意其筛选结果存在一定的风险。
有何风险？
基于KDJ指标选股的风险在于，该指标作为技术指标，存在一定的局限性，只是在一定程度上反映了股票的价格走势，而不能代表其整体的基本面。另外，选股逻辑存在的局限性也可能导致选股结果不准确。
如何优化？
建议在基于KDJ指标来进行选股的基础上，结合其他技术指标以及基本面指标进行综合筛选，提高选股结果的准确性和稳定性。
最终的选股逻辑
在换手率为3%-12%，股票代码以60开头的股票中，选取KDJ指标的K值增长幅度较大的个股，并结合其他技术指标和基本面指标进行综合筛选。
同花顺指标公式代码参考
选股公式：选取60开头的股票，KDJ指标的K值增长幅度较大的个股。
Python代码参考
import pandas as pd
import tushare as ts
token = 'your token'
pro = ts.pro_api(token)
def get_stock_list(pro):
#获取股票列表
stock_info = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name,area,industry,market,fullname,enname')
stock_info = stock_info[stock_info['ts_code'].str.startswith('60')] #筛选出股票代码以60开头的股票
return stock_info
def get_good_stocks(stock_list, api):
#获取KDJ指标的K值增长幅度较大的股票
good_list = []
for stock_code in stock_list['ts_code'].tolist():
data = pro.daily(ts_code=stock_code, start_date='20220202', end_date='20220302')
if not data.empty:
data['K'], data['D'] = talib.STOCH(data.high.values, data.low.values, data.close.values, fastk_period=9, slowk_period=3, slowk_matype=0, slowd_period=3, slowd_matype=0)
data['K_increase'] = data['K'].pct_change() #计算K的增长幅度
if data['K_increase'].iloc[-1] > 0.1: #筛选出K增长幅度较大的股票
good_list.append(stock_code)
return good_list
#获取股票列表
stock_list = get_stock_list(pro)
#获取KDJ指标的K值增长幅度较大的股票
good_stocks = get_good_stocks(stock_list, pro)
#输出结果
print("KDJ指标的K值增长幅度较大的个股：")
print(good_stocks)
## 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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