(supermind量化策略)换手率3%-12%、反包、KDJ刚形成金叉

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为：在换手率3%-12%、反包、KDJ刚形成金叉的股票中进行筛选。

选股逻辑分析

该选股策略引入了KDJ指标，通过KDJ的金叉形态来判断股票是否具有投资价值。同时，结合了换手率和反包指标，可以更加精准地选取有潜力的股票。

有何风险？

同样，该选股策略没有考虑公司的基本面数据对于股票价格的影响。同时，KDJ指标虽然是一种常用的技术分析指标，但也存在诸多缺陷，其准确度难以得到保障。

如何优化？

除了上述风险问题，也可以参考其他技术分析指标，例如MACD、BOLL等指标，对于股票趋势的分析更加精准。同时，可以加入基本面指标，例如市盈率、市净率等指标，从多个角度分析股票价值。通过运用机器学习等方法优化模型参数，提高选股策略的准确性。

最终的选股逻辑

选股条件为：在换手率3%-12%、反包、KDJ刚形成金叉的股票中进行筛选。

同花顺指标公式代码参考

选股条件：turnover_rate>=3 AND turnover_rate<=12 AND rc_min3>=85 AND KDJ_CROSS_JC=1
选股结果：fml('turnover_rate>=3 and turnover_rate<=12 and rc_max3>=85 and KDJ_CROSS_JC=1', 'desc', 'price', 100)

Python代码参考

import tushare as ts

ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()

# 筛选好股票函数
def select_good_stocks():
    # 反包策略
    df1 = pro.daily(ts_code='', trade_date='20220111',
                     fields='ts_code,trade_date,low,high,pre_close')
    df1['ST'] = abs(df1['pre_close'] - df1['low'])
    df1['BT'] = abs(df1['pre_close'] - df1['high'])
    df1['RCT1'] = df1['ST'] / (df1['high'] - df1['low'])
    df1['RCT2'] = df1['BT'] / (df1['high'] - df1['low'])
    df1['RC'] = df1[['RCT1', 'RCT2']].min(axis=1)

    # KDJ指标金叉
    df2 = pro.daily(ts_code='', trade_date='20220111',
                     fields='ts_code,trade_date,close,low,high')
    df2['low_list'] = df2['low'].rolling(window=9).min()
    df2['high_list'] = df2['high'].rolling(window=9).max()
    df2['rsv'] = (df2['close'] - df2['low_list']) / \
        (df2['high_list'] - df2['low_list']) * 100
    df2['K'] = df2['rsv'].rolling(window=3).mean()
    df2['D'] = df2['K'].rolling(window=3).mean()
    df2['J'] = 3 * df2['K'] - 2 * df2['D']
    df2 = df2.dropna()
    df2['KDJ_CROSS_JC'] = (df2['K'].shift(1) < df2['D'].shift(
        1)) & (df2['K'] > df2['D']) & (df2['KDJ'].shift(1) < 20)

    # 换手率3%-12%
    df3 = pro.daily_basic(ts_code='', trade_date='20220111',
                           fields='ts_code,trade_date,turnover_rate')

    # 合并数据
    good_stocks = pd.merge(df1[['ts_code', 'RC']], df2[['ts_code', 'KDJ_CROSS_JC']], on='ts_code', how='inner')
    good_stocks = pd.merge(good_stocks, df3.iloc[:, :-1], on='ts_code', how='inner')

    # 深证主板中选股
    good_stocks = good_stocks[good_stocks['exchange'] == 'SZSE']
    good_stocks = good_stocks[good_stocks['list_status'] == 'L']

    # 返回股票代码
    good_stocks = good_stocks['ts_code'].reset_index(drop=True)

    return good_stocks

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

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