问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为振幅大于1、规模2亿以上、KDJ刚形成金叉。将选股逻辑作为第一个段落放入标题为 ## 问财量化选股策略逻辑 的段落中。
选股逻辑分析
该选股逻辑同样基于技术面和市值方面对股票进行筛选，振幅和规模可以维持股票的基本面稳定，而KDJ指标可以反映出股票的买卖情况。金叉信号可以视为股票近期处于买入状态，具有一定的参考价值。但是，该选股逻辑仍存在一定的弊端和风险。
有何风险？
该选股策略主要风险如下：
- KDJ指标存在滞后性，股票可能早已处于强势行情中；
- 金叉信号并不是一定准确的操作信号，可能会存在虚假信号；
- 基于市值进行股票筛选，需要考虑国家政策、行业发展等因素的影响。
如何优化？
为了优化该选股逻辑，可以考虑以下改进措施：
- 使用多种技术指标进行综合判断；
- 增加市场情绪等相关变量进行多维度筛选；
- 紧密跟踪股票的买卖情况，结合自己的实际需求和风险承受能力进行具体操作。
最终的选股逻辑
综合以上考虑和分析，我们对该选股逻辑进行了修改和优化，最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 规模2亿以上；
- KDJ刚形成金叉，并且三个值都在30以上。
我们建议，在使用该选股策略时，应该结合自己的实际需求和风险承受能力进行具体操作。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺的相关代码：
/* 将具体选股条件填充至筛选公式中 */
select (
/* 振幅大于1 */
high/low-1>=0.01,
/* 规模2亿以上 */
mkt_cap>2e8,
/* KDJ刚形成金叉 */
k*100>d and k*100>j and d<30 and k<30
) order by code asc
Python代码参考
以下是选股策略示例代码：
import tushare as ts
def is_selected(code):
'''
判断股票是否符合选股策略
'''
# 获取股票K线数据和KDJ数据
k_data = ts.pro_bar(ts_code=code, start_date='20200101', end_date='20211011', adj='qfq')
kdj_data = ts.pro_bar(ts_code=code, start_date='20200101', end_date='20211011', adj='qfq', factors=['kdj'])
# 判断当日KDJ是否刚形成金叉
today_k, today_d, today_j = kdj_data.iloc[-1]['kdj'].split(',')
golden_cross = float(today_k) > float(today_d) and float(today_k) > 30 and float(today_d) < 30
# 根据选股逻辑挑选符合条件的股票
if 1 <= (k_data.iloc[-1]['high'] / k_data.iloc[-1]['low'] - 1) * 100 <= 100 \
and k_data.iloc[-1]['total_mv'] > 2 * 1e8 \
and golden_cross:
some_other_conditions = True
# 判断股票是否符合要求
return some_other_conditions
return False
# 获取符合策略要求的股票列表
selected_stocks = [code for code in ts.get_stock_basics().index if is_selected(code)]
# 根据选股结果进行后续交易操作
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他交易策略
示例代码通过 Tushare 库获取相应的股票数据，结合选股逻辑进行筛选，最终得到符合要求的股票列表。在实际交易中，可根据筛选和排序结果进行后续的操作。
## 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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