(supermind策略)换手率3%-12%、KDJ刚形成金叉、圆弧形

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，圆弧形。

选股逻辑分析

该选股策略结合了基于换手率、技术指标以及图形形态进行选股的同时，考虑了股票的交易量情况和市场情绪状况。圆弧形态可以帮助识别股票的趋势走向，减少盲目买入卖出的风险。

有何风险？

该选股策略同样存在基于技术指标和市场情绪选股的风险，忽略了公司的基本面、估值以及风险等因素，并且仅针对一种形态进行筛选，可能漏掉其他股票的优质机会。此外，圆弧形态的识别也存在主观性和不确定性，需要进行多方面的确认。

如何优化？

该选股策略可以引入更多基本面方面的指标，如利润、销售收入、净利润增长等，来衡量公司的业绩和基本面变化。另外，可以结合各阶段的市场环境、板块情况，对股票的参与度、赚钱效应等进行监测，避免抓住热点，错失市场机会。此外，可以添加其他形态进行判断，尽量减少盲区，提高筛选准确度。

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，圆弧形。

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 ARROWARC_TECH()

python代码参考

import pandas as pd
from pytdx.hq import TdxHq_API
from stockstats import StockDataFrame

# 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) > 20 \
            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['circ_market_val'].iloc[-1] >= 10000000000 \
            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 StockDataFrame.rebuild_features(stock_k_data, ['arrownarratio'])['arrownarratio'].iloc[-1] > 0.6:
        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],
                                'circ_market_val': stock_k_data['circ_market_val'].iloc[-1],
                                'increase_ratio': (stock_k_data['close'].iloc[-1] - stock_k_data['close'].iloc[-2]) / stock_k_data['close'].iloc[-2]})
        
# 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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