(iwencai量化策略)kdj(k)增长值_、10天内涨停天数大于2、振幅大于1

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2023-08-31 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1,10天内涨停天数大于2,kdj(k)增长值。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

该选股策略基于以下几个条件来筛选股票:

  1. 振幅大于1,说明该股票存在较大波动性,有更高的交易机会;
  2. 10天内涨停天数大于2,说明该股票存在一定的热度;
  3. KDJ指标中K值的增长值,能够反映股票的趋势。

有何风险?

该选股策略可能存在以下风险:

  1. 过于依赖股票的波动性和热度,可能忽略公司基本面等重要因素;
  2. KDJ指标中K值的增长值不一定能够准确反映股票的走势;
  3. 过于倾向于短期操作,风险相对较大。

如何优化?

为降低可能存在的风险和提升选股效果,可以考虑以下优化措施:

  1. 结合公司基本面、行业发展趋势等因素来确认股票走势;
  2. 结合其他技术指标,综合考虑股票走势;
  3. 对KDJ指标的计算方法进行调整,加入其他因素来提高准确性;
  4. 考虑长期投资,适当降低风险。

最终的选股逻辑

经过上述优化,得到以下完善版的选股策略:

  • 振幅大于1,10天内涨停天数大于2,KDJ指标中K值的增长值大于一定阈值;
  • 结合其他基本面、行业数据等因素来确认股票走势;
  • 结合其他技术指标,综合考虑股票走势;
  • 对KDJ指标的计算方法进行调整,加入其他因素来提高准确性;
  • 考虑长期投资,适当降低风险。

注:以上选股策略仅供参考,具体可以根据实际需求和风险承受能力进行调整。

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1,10天内涨停天数大于2*/
    (HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)*100 >= 1 AND
    COUNT(IF(CLOSE>REF(CLOSE,1)*1.098,1,0),10) > 2 AND
    /* KDJ指标中K值的增长值 */
    COUNT(IF(K>REF(K,1),1,0),10) > 6
    

注:以上代码需要在同花顺的选股界面中进行填充,其中KDJ指标中K值的计算需要根据实际需求进行调整。

Python代码参考

以下是Python代码的参考:

import baostock as bs
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

def stock_selection():
    #### 登陆系统 ####
    lg = bs.login()
    
    #### 获取股票基本信息 ####
    rs_basic_info = bs.query_stock_basic()
    
    #### 获取数据 ####
    selected_code = []
    for code in rs_basic_info[(rs_basic_info['marketType']=='沪A')|(rs_basic_info['marketType']=='深A')]['code'].tolist():
        #### 获取KDJ指标 ####
        rs_kdj = bs.query_history_k_data_plus(code, "date,k,d", 
                                               start_date=(datetime.now()-timedelta(days=20)).strftime('%Y-%m-%d'), 
                                               end_date=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'), 
                                               frequency="d", adjustflag="3")
        kdj_data = rs_kdj.get_data()
        
        #### 获取选股条件 ####
        if len(kdj_data) > 0:
            condition1 = (kdj_data['high']-kdj_data['low']).iloc[-1]/kdj_data['close'].iloc[-1]*100 > 1
            condition2 = len(kdj_data[kdj_data['close']>kdj_data['close'].shift(1)*1.098]) > 2
            condition3 = len(kdj_data[kdj_data['k']>kdj_data['k'].shift(1)]) > 6
            
            #### 判断是否满足条件 ####
            if condition1 and condition2 and condition3:
                selected_code.append(code)
                
    #### 登出系统 ####
    bs.logout()
    
    return selected_code

注:以上Python代码需要安装baostock等库,仅供参考,具体根据实际需求和风险承受能力进行调整。

    ## 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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