(supermind策略)换手率3%-12%、KDJ刚形成金叉、kdj（k）增长值

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,kdj（k）增长值。

选股逻辑分析

该选股策略考虑了股票流动性、技术指标和市值因素三方面因素。通过筛选换手率可以选出流动性较好的股票。KDJ指标代表股票的趋势和买卖信号，通过刚形成金叉来筛选出顺势股。同时指标增长值可以反映出最近的股价趋势加速程度。

有何风险？

该选股策略同样未充分考虑公司基本面因素，而且仅以过去的数据为基础, 未来市场变化与投资者情绪等因素依然可能会对策略的有效性产生影响。同时，指标的计算方式和策略的参数是否合理也需要不断实践和调整。

如何优化？

该选股策略可以加入更多关键指标如财务、产业环境、政策情况等基本面因素，通过引入机器学习方法建立更加准确的模型，对各因素进行综合分析，并可以考虑对选股策略进行不断地优化和校准以适应市场的变化。

最终的选股逻辑

该选股策略选股逻辑为：换手率大于等于3%且小于等于12%，KDJ金叉，KDJ（K）增长值正数

同花顺指标公式代码参考

通达信指标公式代码：

TURNOVER_RATIO>=0.03 AND TURNOVER_RATIO<=0.12 
AND KDJ_CROSS(0,1)
AND DIFF(kdj_k, 1)>0

python代码参考

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
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(1, 0)
df_stocks = pd.DataFrame(all_stocks, columns=['code', 'name', 'market_type', 'exchange_type'])

# 获取A股财报数据
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) > 14 \
            and stock_k_data['turnover_ratio'].quantile(0.7) >= 0.03 \
            and stock_k_data['turnover_ratio'].quantile(0.7) <= 0.12 \
            and stock_k_data['kdjj'].iloc[-2] < stock_k_data['kdjj'].iloc[-1] \
            and stock_k_data['kdj_k'].diff().iloc[-1] > 0 \
            and stock_k_data['market'].iloc[-1] == 1:
        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], 
                                    'last_price':stock_k_data['close'].iloc[-1]})
selected_stocks = pd.DataFrame(selected_stocks)
selected_stocks = selected_stocks.sort_values(by=['last_price'], ascending=False).head(n)

# 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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