(iwencai量化策略)KDJ刚形成金叉_、昨日竞价换手率大于0

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-31 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑:在RSI小于65、昨日竞价换手率大于0.26、股票KDJ刚形成金叉的股票中,选取符合条件的股票。

选股逻辑分析

该选股策略依据技术面和市场行情进行选股。选股逻辑主要考虑了RSI、竞价换手率、KDJ等技术指标的筛选。RSI可以衡量股票价格是否超买超卖,竞价换手率可以反映市场的交易活跃度,而KDJ指标可以衡量股票当前的买卖力度和趋势。同时,采用“刚形成金叉”条件筛选,可以保证股票处于买入信号即刻。

有何风险?

该选股策略的风险在于,对于判断KDJ指标形态时需要考虑市场走势的风险以及时间窗口的选择。另外,市场涨跌轮动很快,需要及时调整选股策略。

如何优化?

1.增加其他技术指标:在RSI、竞价换手率、KDJ的基础上,加入更多技术指标如MACD、均线等特征,从多个角度综合衡量股票的走势。

2.自动调整策略参数:可以设置策略参数的自动调整方法,使策略能够自动适应和应对不同市场环境和行情,增加选股的灵活性和可靠性。

最终的选股逻辑

选股标准为RSI小于65、昨日竞价换手率大于0.26、股票KDJ刚形成金叉的股票为选取对象。另外,需要对策略参数进行自动调整来适应不同的市场环境。

同花顺指标公式代码参考

// RSI小于65
CONDITION1 = RSI(C,14) < 65;

// 昨日竞价换手率大于0.26
CONDITION2 = Turnover > 0.26;

// KDJ形态金叉
CONDITION3 = KDJ(J,3,10,10) < 20 AND CROSS(KDJ(K,3,10,10),KDJ(D,3,10,10));

// 按股价排名
SORT_BY = DESC(股价);

// 筛选符合条件且按股价排名的股票
SELECT (CONDITION1 AND CONDITION2 AND CONDITION3) ORDER BY SORT_BY;

python代码参考

import datetime
import tushare as ts
import talib
import numpy as np

def select_stocks(stocks):
    res = []
    for stock in stocks:
        try:
            basic_data = ts.get_stock_basics()
            circ_value = basic_data.loc[stock]['circulating_a'] * basic_data.loc[stock]['price'] / 100000000
            if circ_value < 0.55 or circ_value > 100: # 流通盘大小范围筛选
                continue
            k_data = ts.get_k_data(stock, start='1900-01-01', end=datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'))
            rsi = talib.RSI(k_data['close'].astype(float).values, timeperiod=14)[-1]
            turnover = k_data['turnover'].astype(float).values[-2] / 100
            kdj_j = talib.STOCH(k_data['high'].astype(float).values, k_data['low'].astype(float).values, k_data['close'].astype(float).values, 
                                fastk_period=3, slowk_period=10, slowd_period=10)[2][-1]
            kdj_k, kdj_d = talib.STOCH(k_data['high'].astype(float).values, k_data['low'].astype(float).values, k_data['close'].astype(float).values, 
                                fastk_period=3, slowk_period=10, slowd_period=10)
            if kdj_j >= 20 or kdj_k[-1] <= kdj_d[-1]:
                continue
            res.append((basic_data.loc[stock]['price'], stock))
        except:
            continue
    res.sort(reverse=True)
    return [i[1] for i in res]

stocks = ts.get_stock_basics().index
res = select_stocks(stocks)
print(res)

注意:在实际代码中可能需要对于数据类型和异常进行额外判断。

    ## 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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