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,周线MA5金叉MA10。
选股逻辑分析
该选股策略同样在流动性和趋势信号两个方面进行选股。换手率可以筛选出流动性好的股票。KDJ指标通过刚形成金叉来选出顺势股。MA5金叉MA10可以验证股票处于上涨趋势中。
有何风险？
该选股策略同样忽略了许多基本面和行业特征的因素，而且会通过片面的指标选出一些短期板块热度过高的股票。同时，由于该策略仅考虑了较短时间的走势，可能忽略了股票的长期趋势。
如何优化？
同样可增加其他筛选指标，例如股票的估值、ROE、毛利率等基本面数据，或者增加其他技术指标，例如RSI、MACD等来验证选股策略的可靠性。同时，可以加入更长时间的技术指标以判断趋势的长短。
最终的选股逻辑
该选股策略选股逻辑为：总市值> 10亿, 换手率大于等于3%且小于等于12%，KDJ金叉，周线MA5金叉MA10。
同花顺指标公式代码参考
通达信指标公式代码：
MARKET_VALUE>1000000000
AND TURNOVER_RATIO >= 0.03 AND TURNOVER_RATIO <= 0.12
AND KDJ_CROSS(0,1)
AND CROSS(MA(CLOSE,5),MA(CLOSE,10),2) > 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, 'W')
if stock_k_data is not None and len(stock_k_data) > 1 \
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 (pd.Series(stock_k_data['close']).rolling(window=5).mean().iloc[-2] < pd.Series(stock_k_data['close']).rolling(window=10).mean().iloc[-2]) \
and (pd.Series(stock_k_data['close']).rolling(window=5).mean().iloc[-1] > pd.Series(stock_k_data['close']).rolling(window=10).mean().iloc[-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],
'turnover_ratio': stock_k_data['turnover_ratio'].iloc[-1]})
selected_stocks = pd.DataFrame(selected_stocks)
selected_stocks = selected_stocks.sort_values(by=['turnover_ratio'], 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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