(supermind策略)换手率3%-12%、KDJ刚形成金叉、2021年

问财量化选股策略逻辑

该选股策略选股逻辑为：换手率3%-12%, KDJ刚形成金叉，筛选2021年最新数据。

选股逻辑分析

该选股策略同样是基于技术面来进行选股，结合了换手率、KDJ指标等，只筛选最新数据，即筛选2021年内满足条件的股票。该选股逻辑相较于之前的选股逻辑少了涨停板指标，更侧重于技术面指标。最新数据的选择更能反映股票的最近走势变化。

有何风险？

该选股策略同样忽略了公司的基本面和估值等因素，同时也忽略了大盘指数走势和股票所在行业的影响，选出的个股存在个别性。同时，该选股策略的选股样本过于明显，容易造成市场拥挤现象。

如何优化？

该策略可以在技术面的基础上加入基本面因素，侧重于高成长、高ROE等方面的指标，同时可以增加行业板块择优的条件，避免在某些行业和板块出现价值洼地的情况。

最终的选股逻辑

该选股策略选股逻辑为：换手率3%-12%, KDJ刚形成金叉，筛选2021年内满足条件的股票。

同花顺指标公式代码参考

通达信指标代码：

TURNOVER_RATIO>=0.03 AND TURNOVER_RATIO<=0.12 AND C>=MA20 AND KDJ_CROSS(0,1) AND (YEAR(DATE)>=2021)

其中，C为收盘价。

python代码参考

import pandas as pd
from pytdx.hq import TdxHq_API

# 创建连接
api = TdxHq_API()
api.connect('119.147.212.81', 7709)

# 所有A股列表
all_stocks = api.get_security_list(0, 0)
df_stocks = pd.DataFrame(all_stocks, columns=['code', 'name', 'market_type', 'exchange_type'])

# 获取A股数据
selected_stocks = []
for code in df_stocks['code']:
    stock_k_data = api.get_k_data(code, 'D')
    if stock_k_data is not None and len(stock_k_data) >= 2 \
            and stock_k_data['turnover_ratio'].quantile(0.7) >= 0.03 \
            and stock_k_data['turnover_ratio'].quantile(0.7) <= 0.12 \
            and df_stocks[df_stocks['code'] == code]['name'].values[0] != '' \
            and stock_k_data['kdjj'].iloc[-2] < stock_k_data['kdjj'].iloc[-1] \
            and stock_k_data['close'].iloc[-1] >= stock_k_data['ma20'].iloc[-1] \
            and (stock_k_data['date'].dt.year == 2021).any() \
            and api.get_xdxr_info(1, code)['category'][0] != 'ST' \
            and api.get_xdxr_info(1, code)['category'][0] != '*ST' \
            and api.get_xdxr_info(1, code)['category'][0] != 'S':
        selected_stocks.append({'code': code, 'name': df_stocks[df_stocks['code'] == code]['name'].values[0],
                                'market_type': df_stocks[df_stocks['code'] == code]['market_type'].values[0],
                                'turnover_ratio': stock_k_data['turnover_ratio'].iloc[-1],
                                'kdjj': stock_k_data['kdjj'].iloc[-1],
                                'increase_ratio': (stock_k_data['close'].iloc[-1] - stock_k_data['close'].iloc[-2])/stock_k_data['close'].iloc[-2],
                                'ma20': stock_k_data['ma20'].iloc[-1]})

# 断开连接
api.disconnect()

    ## 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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    ![94c5cde12014f99e262a302741275d05.png](http://u.thsi.cn/imgsrc/pefile/94c5cde12014f99e262a302741275d05.png)

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